Combinando semi-supervisão e hubness para aprimorar o agrupamento de dados em alta dimensão

The curse of dimensionality turns the high-dimensional data analysis a challenging task for data clustering techniques. Recent works have efficiently employed an aspect inherent to high-dimensional data in the proposal of clustering approaches guided by hubs which provide information about the distribution of the data instances among the K-nearest neighbors. Though, hubs can not well reflect the implicit semantics of the data, leading to an unsuitable data partition. In order to cope with both issues (i.e., high-dimensional data and meaningful clusters), this dissertation presents a clustering approach that explores the combination of two strategies: semi-supervision and density estimation based on hubness scores. The experimental results conducted with 23 real datasets show that the proposed approach has a good performance when applied on datasets with different characteristics.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorCNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoDissertação (Mestrado)A chamada maldição da dimensionalidade faz com que a análise de dados em alta dimensão seja uma tarefa desafiadora para técnicas de agrupamento de dados. Para tratar desta questão, trabalhos recentes têm empregado de forma eficiente um aspecto inerente de dados de alta dimensão na realização de processos de agrupamentos de dados. Esse aspecto, denominado hubness, consiste na tendência de algumas instâncias de dados, chamadas hubs, ocorrerem com maior frequência nas listas dos K-vizinhos mais próximos de outras instâncias. Contudo, os hubs podem não refletir a semântica implícita dos dados, levando a uma partição de dados inadequada. Esta dissertação apresenta uma abordagem de agrupamento que explora a combinação de duas estratégias: semi-supervisão e estimativa de densidade baseada em pontuações hubness. Os resultados dos experimentos realizados com 23 conjuntos de dados reais mostram que a abordagem proposta tem um desempenho superior quando aplicada em conjuntos de dados com características diferentes