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Análise de Agrupamentos por Meio de Mapas Auto-organizáveis
Cada vez mais, analisar os dados massivamente armazenados é uma necessidade nas mais variadas áreas de conhecimento. Esta pesquisa, em andamento, enfatiza a realização da tarefa de análise de agrupamento de dados (Data Clustering) usando SOM (Self-Organizing Maps) como principal artefato. SOM é uma rede neural artificial baseada em aprendizado competitivo e não-supervisionado, o que significa que o treinamento é inteiramente guiado pelos dados e que os neurônios do mapa competem entre si. Este algoritmo é utilizado por suas características de quantização vetorial e projeção de dados. Medidas para aferir a qualidade dos mapas são aplicadas, dando ênfase à análise da influência da quantização e preservação topológica do mapa, na correta estruturação de grupos a partir de um conjunto de dados. Dada a subjetividade da tarefa de agrupamento, medidas são utilizadas para validação dos grupos encontrados. Aplicações em diferentes áreas de domínio, são objetivos secundários do trabalho.
- Participantes:
- Publicações:
- BOSCARIOLI, C. ; SILVA, L. A. ; HERNANDEZ, E. M. Análise de Agrupamentos utilizando Mapas Auto-organizáveis em Agricultura de Precisão. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGRICULTURA DE PRECISÃO, 2006, São Pedro - SP. ConBAP 2006, 2006.
- BOSCARIOLI, C. ; SILVA, L. A. ; HERNANDEZ, E. M. Clustering de Dados de Sensores a partir de Mapas Auto-organizáveis. In: IBERSENSOR 2006 - 5º Congreso Iberoamericano de Sensores, 2006, Montevideo. IBERSENSOR 2006 Proceedings, 2006. p. 1-5.