Proposta de um algoritmo baseado em Particle Swarm Optimization (PSO) para classificação de dados

Resumo

A mineração de dados tem se tornado um importante fator estratégico dentro do ambiente empresarial, uma vez que permite que informações não triviais sejam identificadas de forma a alavancar os negócios ou mesmo promover inovações de produtos e serviços. A classificação de dados é um dos mais importantes, e recorrentes, tópicos encontrados na mineração de dados e neste contexto, o seguinte trabalho tem por objetivo propor um algoritmo multiobjetivo baseado em PSO para classificação de dados por meio de extração de regras. Nesta abordagem, cada partícula (solução candidata) representa uma regra SE-ENTÃO, que é convertida em um predicado lógico na construção de uma operação de seleção na linguagem SQL para avaliação de desempenho do algoritmo. Durante a realização de experimentos computacionais, foi observado que a abordagem proposta se mostrou competitiva, com resultados promissores quando comparados a outros métodos de classificação clássicos, reconhecidos na literatura, destacando-se especialmente em bases de dados desbalanceadas.