Ao longo do tempo, acumula-se uma enorme quantidade de dados. A extra o de informa o um dos processos mais demorados, porque varia muito em fun o dasnecessidades do utilizador . As v rias abordagens da prospe o de dados s o utilizadas para compilar dados relevantes e apresent -los de uma forma diger vel para os utilizadores finais. Oagrupamento e a classifica o s o duas t cnicas de extra o de dados utilizadas para descobrir padr es e conhecimentos nunca antes vistos.Este resumo discute a utiliza o de t cnicas de extra o de dados, especificamente o agrupamento e a classifica o, para extrair informa es relevantes de dados acumulados. Destaca a import ncia de selecionar um algoritmo de agrupamento adequado e introduz o conceito de utiliza o de um algoritmo gen tico para melhorar o m todo de agrupamento k-means. O m todo proposto visa otimizar o processo de agrupamento e demonstra a sua efic cia atrav s de um teste baseado em cen rios. O resumo conclui sugerindo investiga o futura para otimizar ainda mais o algoritmo k-means utilizando v rios m todos evolutivos.
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