Técnicas de agrupamento de dados usualmente assumem que o conjunto de dados é de tamanho fixo e pode ser alocado na memória. Neste contexto, um desafio consiste em aplicar técnicas de agrupamento em bases de dados de tamanho ilimitado, com dados gerados continuamente e em ambientes dinâmicos. Dados gerados nessas condições originam o que se convencionou chamar de Fluxo Contínuo de Dados (FCD). Em aplicações de FCD, operações de acesso aos dados são restritas a apenas uma leitura ou a um pequeno número de acessos aos dados, com limitações de memória e de tempo de processamento. Além disso, a distribuição dos dados gerados por essas fontes pode ser não estacionária, ou seja, podem ocorrer mudanças ao longo do tempo, denominadas de mudanças de conceito. Nesse sentido, algumas técnicas de agrupamento em FCD foram propostas na literatura. Muitas dessas técnicas são baseadas no algoritmo das k-Médias. Uma das limitações do algoritmo das k-Médias consiste na definição prévia do número de grupos. Ao se assumir que o número de grupos é desconhecido a priori e que deveria ser estimado a partir dos dados, percorrer o grande espaço de soluções possíveis (tanto em relação ao número de grupos, k, quanto em relação às partições possíveis para um determinado k) torna desafiadora a tarefa de agrupamento de dados - ainda mais sob a limitação de tempo e armazenamento imposta em aplicações de FCD. Neste contexto, essa tese tem como principais contribuições: (i) adaptar algoritmos que têm sido usados com sucesso em aplicações de Fluxo Contínuo de Dados (FCD) nas quais k é conhecido para cenários em que se deseja estimar o número de grupos; (ii) propor novos algoritmos para agrupamento que estimem k automaticamente a partir do FCD; (iii) avaliar sistematicamente, e de maneira quantitativa, os algoritmos propostos de acordo com as características específicas dos cenários de FCD. Foram desenvolvidos 14 algoritmos de agrupamento para FCD capazes de estimar o número de grupos a partir dos dados. Tais algoritmos foram avaliados em seis bases de dados artificiais e duas bases de dados reais amplamente utilizada na literatura. Os algoritmos desenvolvidos podem auxiliar em diversas áreas da Mineração em FCD. Os algoritmos evolutivos desenvolvidos mostraram a melhor relação de custo-benefício entre eficiência computacional e qualidade das partições obtidas.

Several algorithms for clustering data streams based on k-Means have been proposed in the literature. However, most of them assume that the number of clusters, k, is known a priori by the user and can be kept fixed throughout the data analysis process. Besides the dificulty in choosing k, data stream clustering imposes several challenges to be dealt with, such as addressing non-stationary, unbounded data that arrives in an online fashion. In data stream applications, the dataset must be accessed in order and that can be read only once or a small number of times. In this context, the main contributions of this thesis are: (i) adapt algorithms that have been used successfully in data stream applications where k is known to be able to estimate the number of clusters from data; (ii) propose new algorithms for clustering to estimate k automatically from the data stream; (iii) evaluate the proposed algorithms according to diferent scenarios. Fourteen clustering data stream algorithms were developed which are able to estimate the number of clusters from data. They were evaluated in six artificial datasets and two real-world datasets widely used in the literature. The developed algorithms are useful for several data mining tasks. The developed evolutionary algorithms have shown the best trade-off between computational efficiency and data partition quality.