Um breve estudo sobre o algoritmo K-means

Abstract

Este trabalho teve como objetivo aprofundar o conhecimento de uma ferramenta de data mining conhecida como o clustering. Optou-se por direcionar este estudo para um algoritmo de clustering clássico, o K-means, e prova-se a sua convergência. Complementarmente apresentam-se outros dois algoritmos, o Expetation-Maximization e o Kernel K-means, e realizam-se testes de desempenho entre os três. No final aplicaram-se estes algoritmos a vários tipos de problemas nomeadamente no campo da segmentação de imagens.

The objective of this work was to understand a data mining technique known as clustering. Particulary, this work was focused on a classic algorithm known as K-means and demonstrating its convergence. To understand its potential two more classic algorithms were studied, named Expetation-Maximization and Kernel K-means and their respective performances were tested and compared. Finally, these algorithms were applied on image segmentation.