Modelo fuzzy e convexo para agrupamento de dados por k-medoides
Agrupamento fuzzy, Otimização convexa, Múltiplos representantes.
O modelo dos k-medoides é um dos métodos de agrupamento de dados mais populares na literatura. Neste trabalho, propomos o Problema Convexo Fuzzy dos k-Medoides (CFKM), que não apenas possibilita que um objeto seja atribuído simultaneamente a diferentes grupos, mas também permite que um grupo seja representado por múltiplos medoides. O modelo proposto é convexo e consequentemente sua resolução é robusta à inicialização. Para verificar a importância do CFKM, comparamos com outros dois modelos fuzzy de k-medoides: o Problema Fuzzy dos k-Medoides (FKM) e o Problema de agrupamento de dados Fuzzy com Múltiplos Medoides (FMMdd), ambos resolvidos por meio de heurísticas devido à sua complexidade computacional. Os experimentos realizados tanto com dados sintéticos como com dados reais, assim como uma pesquisa com usuários, revelam que o CFKM não só é mais robusto à escolha de parâmetros de modelos fuzzy, como também é o único capaz de revelar aspectos importantes em dados inerentemente fuzzy.