Comites de Agrupamentos Bidimensionais de Dados : Um estudo comparativo envolvendo algoritmos bio-inspirados

A rea de Minerao de Dados (MD) fornece um conjunto de tarefas e algoritmos voltados extrao de informaes de grandes bases de dados. Entre essas tarefas, temos o agrupamento bidimensional de dados (biclustering), em que linhas e colunas de uma matriz so agrupadas simultaneamente com base na similaridade dos seus elementos. Os objetivos deste trabalho so realizar um estudo comparativo sistemtico entre algoritmos bio-inspirados multimodais aplicados tarefa de biclustering e investigar o desempenho de comits de biclusters gerados por esses algoritmos, tomando como base problemas de bioinformtica. Aps se introduzir conceitos gerais de MD e especficos da tarefa de biclustering, passa-se a discorrer sobre algoritmos bio-inspirados multimodais e sobre modelos de comits aplicados a essa tarefa. Experimentos conduzidos de forma sistemtica avaliam o desempenho dos algoritmos bio-inspirados e de dois arranjos de comits de biclusters, sendo que os resultados obtidos indicam que, em geral, os comits obtiveram um desempenho mais satisfatrio que os algoritmos multimodais aplicados isoladamente, de acordo com as mtricas de avaliao levantadas e testes estatsticos.