Facing-up Challenges of Multiobjective Clustering Based on Evolutionary Algorithms: Representations, Scalability and Retrieval Solutions

Author

García Piquer, Álvaro

Director

Golobardes Ribé, Elisabet

Codirector

Fornells Herrera, Albert

Date of defense

2012-04-13

Legal Deposit

B-14985-2012

Pages

203 p.



Department/Institute

Universitat Ramon Llull. La Salle

Abstract

Aquesta tesi es centra en algorismes de clustering multiobjectiu, que estan basats en optimitzar varis objectius simultàniament obtenint una col•lecció de solucions potencials amb diferents compromisos entre objectius. El propòsit d'aquesta tesi consisteix en dissenyar i implementar un nou algorisme de clustering multiobjectiu basat en algorismes evolutius per afrontar tres reptes actuals relacionats amb aquest tipus de tècniques. El primer repte es centra en definir adequadament l'àrea de possibles solucions que s'explora per obtenir la millor solució i que depèn de la representació del coneixement. El segon repte consisteix en escalar el sistema dividint el conjunt de dades original en varis subconjunts per treballar amb menys dades en el procés de clustering. El tercer repte es basa en recuperar la solució més adequada tenint en compte la qualitat i la forma dels clusters a partir de la regió més interessant de la col•lecció de solucions ofertes per l’algorisme.


Esta tesis se centra en los algoritmos de clustering multiobjetivo, que están basados en optimizar varios objetivos simultáneamente obteniendo una colección de soluciones potenciales con diferentes compromisos entre objetivos. El propósito de esta tesis consiste en diseñar e implementar un nuevo algoritmo de clustering multiobjetivo basado en algoritmos evolutivos para afrontar tres retos actuales relacionados con este tipo de técnicas. El primer reto se centra en definir adecuadamente el área de posibles soluciones explorada para obtener la mejor solución y que depende de la representación del conocimiento. El segundo reto consiste en escalar el sistema dividiendo el conjunto de datos original en varios subconjuntos para trabajar con menos datos en el proceso de clustering El tercer reto se basa en recuperar la solución más adecuada según la calidad y la forma de los clusters a partir de la región más interesante de la colección de soluciones ofrecidas por el algoritmo.


This thesis is focused on multiobjective clustering algorithms, which are based on optimizing several objectives simultaneously obtaining a collection of potential solutions with different trade¬offs among objectives. The goal of the thesis is to design and implement a new multiobjective clustering technique based on evolutionary algorithms for facing up three current challenges related to these techniques. The first challenge is focused on successfully defining the area of possible solutions that is explored in order to find the best solution, and this depends on the knowledge representation. The second challenge tries to scale-up the system splitting the original data set into several data subsets in order to work with less data in the clustering process. The third challenge is addressed to the retrieval of the most suitable solution according to the quality and shape of the clusters from the most interesting region of the collection of solutions returned by the algorithm.

Keywords

Mineria de dades; Clustering; Algoritmes evolutius; Clustering Multiobjectiu; Grans Volums de Dades; Minería de datos; Algoritmos evolutivos; Clustering Multiobjetivo; Grandes Volúmenes de Datos; Data Mining; Evolutionary Algorithms; Multiobjective Clustering; Large Data

Subjects

004 - Computer science and technology. Computing. Data processing

Knowledge Area

Les TIC i la seva gestió

Documents

Tesi_GarciaPiquer.pdf

3.231Mb

 

Rights

ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.

This item appears in the following Collection(s)