Revisão de Metodologia: Métodos de Agrupamento

Uma revisão da metodologia de agrupamento é apresentada, com ênfase no desempenho dos algoritmos e nas implicações resultantes para a pesquisa aplicada. Após uma visão geral da literatura de agrupamento, o processo de agrupamento é discutido dentro de uma estrutura de sete etapas. Os quatro principais tipos de métodos de agrupamento podem ser caracterizados como algoritmos hierárquicos, de partição, sobrepostos e de ordenação. A validação de tais algoritmos refere-se ao problema de determinar a capacidade dos métodos de recuperar configurações de cluster que são conhecidas por existir nos dados. As abordagens de validação incluem derivadas matemáticas, análises de conjuntos de dados empíricos e métodos de simulação de Monte Carlo. Em seguida, procedimentos de interpretação e inferência na análise de cluster são discutidos. Os procedimentos de inferência envolvem a verificação da estrutura de cluster significativa e o problema de determinar o número de clusters nos dados. O artigo conclui com dois conjuntos de recomendações. Um conjunto trata de tópicos em agrupamento que se beneficiariam de uma pesquisa contínua na metodologia. O outro conjunto oferece recomendações para análises aplicadas dentro da estrutura do processo de agrupamento.