(untitled) (Revista Brasileira de Computação Aplicada, 2017)
A captura e o armazenamento de dados em formato digital têm permitido Ã s organizações o acúmulo de um volume de informações extremamente elevado, constituído em maior proporção por dados em formato não estruturado, representados por textos. Neste contexto, as atividades de análise de agrupamentos ou classificação não supervisionada de objetos, se constituem como uma das técnicas de mineração de informações mais frequentemente empregadas no intuito de proporcionar a organização do volume progressivamente crescente de elementos textuais, por meio da disposição dos documentos em grupos de itens semelhantes com base em um índice de similaridade. Neste sentido, este estudo avalia os índices de similaridade distância Euclidiana, distância do coseno, distância de Hamming, coeficiente de Jaccard estendido e coeficiente de correlação de Pearson, sob a perspectiva de seis índices de validação de agrupamentos, observando que a distância do coseno representa, conforme a presente análise, o índice de similaridade mais apropriado ao agrupamento de objetos textuais, convertidos em formato estruturado por intermédio de técnicas de mineração de textos.