Otimização na formação de agrupamentos em problemas de composição de especialistas

A estimação de funções a partir de um conjunto limitado de amostras é um problema central em estatística aplicada. Um grande número de abordagens para tratar esse problema foi proposto como os métodos dos mínimos quadrados por Gauss e de mínimo módulo por Laplace, e, mais recentemente, o uso de redes neurais, de support vector machines, de composição de especialistas, dentre outros. Neste trabalho abordou-se a composição de especialistas e otimização na formação de agrupamentos, que engloba análise exploratória, mineração de dados e modelagem em uma única técnica, útil, por exemplo, na criação de modelos preditivos. A idéia básica da composição de especialistas é particionar o espaço de entrada em diferentes regiões e em cada região seleciona-se o especialista mais adequado. Propôs-se, então, a otimização na formação dos agrupamentos como uma forma de melhorar a qualidade dos ajustes dos modelos e das previsões realizadas.