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Título: HYBRID GENETIC ALGORITHM FOR THE MINIMUM SUM-OF-SQUARES CLUSTERING PROBLEM
Autor: DANIEL LEMES GRIBEL
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  THIBAUT VICTOR GASTON VIDAL - ADVISOR
Nº do Conteudo: 30724
Catalogação:  27/07/2017 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30724@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30724@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.30724

Resumo:
Clustering plays an important role in data mining, being useful in many fields that deal with exploratory data analysis, such as information retrieval, document extraction, and image segmentation. Although they are essential in data mining applications, most clustering algorithms are adhoc methods. They have a lack of guarantee on the solution quality, which in many cases is related to a premature convergence to a local minimum of the search space. In this research, we address the problem of data clustering from an optimization perspective, where we propose a hybrid genetic algorithm to solve the Minimum Sum-of-Squares Clustering (MSSC) problem. This meta-heuristic is capable of escaping from local minima and generating near-optimal solutions to the MSSC problem. Results show that the proposed method outperformed the best current literature results - in terms of solution quality - for almost all considered sets of benchmark instances for the MSSC objective.

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