Título: Algoritmo Competitivo de Agrupamento Não Supervisionado Baseado em Heurística de Propagação Viral
Autores: Bassem Youssef Makhoul, Eduardo Furtado de Simas Filho
Resumo: Agrupamento (clustering) é uma das tarefas centrais do aprendizado não supervisionado, sendo comumente limitada pela necessidade de definir previamente o número de grupos. Este trabalho propõe o algoritmo Virus Propagation Clustering (VPC), uma abordagem bioinspirada baseada em propagação e competição viral. O método permite identificar agrupamentos de forma adaptativa, sem exigir conhecimento prévio da quantidade de grupos, e ainda destaca regiões densas nos dados de forma visual. O algoritmo foi avaliado em conjuntos de dados públicos por meio de validação cruzada com cinco partições, utilizando métricas como accuracy, precision, recall e F1-score. Os resultados mostram que o VPC apresenta desempenho competitivo frente a métodos consagrados, como K-means e Gaussian Mixture, oferecendo, adicionalmente, interpretabilidade e adaptabilidade superiores em estruturas de dados complexas.
Palavras-chave: Virus Propagation; Competition and Cooperation; Unsupervised Learning.
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2025-1153423
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