Clusterização de dados usando algoritmos imunoinspirados

Abstract

Este trabalho tem como objetivo apresentar o CAIS (Clustering with Artificial Imumune System), um algoritmo inspirado no funcionamento do sistema imune para a resolução do problema da clusterização de dados. O algoritmo é baseado na teoria da rede imunológica e tem o algoritmo aiNet como inspiração. Para o seu desenvolvimento, foi utilizado o framework AISF (Artificial Immune System Framework), um conjunto de classes e funções em Python para a implementação de algoritmos imunoinspirados. Para testar a validade do algoritmo, ele foi avaliado utilizando-se de base de dados textuais e observando seu potencial de classificação dos dados