ALGORITMO DE AGRUPAMENTO AUTOMÁTICO BASEADO EM DENSIDADE E GRADE

O Problema de Agrupamento Automático (PAA) consiste em particionar um conjunto de dados em grupos internamente coesos e externamente bem separados, sem conhecimento prévio do número de grupos. Este trabalho tem como objetivo resolver o PAA, propondo uma abordagem híbrida baseada na integração de técnicas utilizadas em estatística espacial com três metaheurísticas implementadas no framework RKO (Random Key Optimizer). Para avaliar essa abordagem, foram realizados experimentos com 50 bases de dados da literatura, diversificadas quanto ao número de objetos e atributos, utilizando o Índice de Silhueta Médio (ISM) como métrica. Os resultados indicam desempenho competitivo em relação ao DBSCAN, um dos principais algoritmos baseados em densidade da literatura, mostrando que essa abordagem constitui-se como uma alternativa eficaz.