Avaliação do Desempenho da Clusterização do Algoritmo Propagação de Afinidade Considerando a Influência do Parâmetro de Preferência e do Fator de Amortecimento

Resumo:

A identificação de padrões de dados subjacentes significativos tais como composição de imagem e arranjos espaciais é crucial em tarefas de sensoriamento remoto. Porém, o desenvolvimento de uma abordagem eficaz para extração de informações é crucial para alcançar esse objetivo. O algoritmo propagação de afinidade (PA) é uma técnica nova e poderosa capaz de lidar com dados incomuns, contendo atributos numéricos e/ou categóricos. No entanto, PA tem algumas limitações relacionadas com a escolha do parâmetro preferência inicial, ocorrência de oscilações e processamento de grandes conjuntos de dados. Este artigo avalia o desempenho da clusterização do algoritmo PA levando em consideração a influência do parâmetro preferência e o fator de amortecimento. O estudo foi realizado considerando o algoritmo PA, PA adaptativa e PA por partição. De acordo com os experimentos, a escolha da preferência e do fator de amortecimento influenciam grandemente no número de clusters final e na qualidade da clusterização.

Palavras-chave
Propagação de Afinidade; Clusterização; Acurácia; Preferência; Fator de Amortecimento