Agrupamento de dados superparamagnético - ALMEIDA, Evert Elvis Batista de (2009)
Aplicamos um método não supervisionado de agrupamento de dados para identificar padrões em vários conjuntos dados. A técnica baseia-se em um mapeamento do problema em um sistema magnético granular heterogêneo, cujo comportamento é investigado através de métodos Monte Carlo comumente empregado no campo da física estatística. Cada objeto é descrito por um conjunto de atributos de valores numéricos, interpretados como um ponto em um espaço euclidiano de dimensão apropriada. O mapeamento consiste em associar a cada item do conjunto, um ponto no espaço, um spin de Potts. O sistema físico é descrito por um hamiltoniano de Potts de muitos estados, no qual a interação entre os spins decai exponencialmente com a distância entre eles. Itens semelhantes, próximos, interagem fortemente enquanto que aqueles mais distantes entre si interagem apenas fracamente. O magneto atinge um estado superparamagnético para temperaturas suficientemente altas, no qual os spins de alguns grãos permanecem fortemente correlacionados, porém, os grãos estão fracamente ligados entre si. Cada grão corresponde a um grupo. Implementamos o método no ensemble microcanônico, no qual a energia total é conservada e constitui o parâmetro de controle. Nesse caso, a temperatura é calculada ao longo do processo e podemos acessar estados termodinamicamente estáveis, metaestáveis, bem como, instáveis. Trabalhamos com três conjuntos artificiais de dados, em duas e três dimensões, e um conjunto de dados reais com quatro dimensões. O desempenho do método foi satisfatório em todos os casos investigados.