K-means com Seleção Automática de K via Dunn-SkeVa em GPU - N. Junior, Wilson G.; Martins, Wellington S.; Carvalho, André C. P. L. F. de (Anais do Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação (WPerformance), 2026)
A escolha do número ideal de clusters K é um problema central no algoritmo K-means. O Índice de Dunn (DI) é uma métrica clássica para avaliar a qualidade de agrupamentos, mas seu custo quadrático O(N 2 ) inviabiliza sua aplicação em grandes volumes de dados. Neste trabalho, propomos uma implementação paralela em GPU do Índice de Dunn utilizando amostragem SkeVa, que reduz significativamente o custo computacional dessa métrica. A solução é então integrada ao K-means em um pipeline para seleção automática do melhor K de forma eficiente. Em experimentos conseguimos speedups de 42.5× a 92.0× em relação à versão serial com cálculo exato.