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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/18623
Título: Mapas auto-organizáveis com topologioa variante no tempo para categorização em subespaços em dados de alta dimensionalidade e vistas múltiplas
Autor(es): ANTONINO, Victor Oliveira
Palavras-chave: Dados em Alta Dimensionalidade; Campo Receptivo Local; Aprendizagem por Relevância; Mapas Auto-Organizáveis; Agrupamento em Subespaços; High-Dimensional Data; Local Receptive Field; Relevance Learning; SelfOrganizing Maps (SOMs); Subspace Clustering
Data do documento: 16-Ago-2016
Editor: Universidade Federal de Pernambuco
Resumo: Métodos e algoritmos em aprendizado de máquina não supervisionado têm sido empregados em diversos problemas significativos. Uma explosão na disponibilidade de dados de várias fontes e modalidades está correlacionada com os avanços na obtenção, compressão, armazenamento, transferência e processamento de grandes quantidades de dados complexos com alta dimensionalidade, como imagens digitais, vídeos de vigilância e microarranjos de DNA. O agrupamento se torna difícil devido à crescente dispersão desses dados, bem como a dificuldade crescente em discriminar distâncias entre os pontos de dados. Este trabalho apresenta um algoritmo de agrupamento suave em subespaços baseado em um mapa auto-organizável (SOM) com estrutura variante no tempo, o que significa que o agrupamento dos dados pode ser alcançado sem qualquer conhecimento prévio, tais como o número de categorias ou a topologia dos padrões de entrada, nos quais ambos são determinados durante o processo de treinamento. O modelo também atribui diferentes pesos a diferentes dimensões, o que implica que cada dimensão contribui para o descobrimento dos aglomerados de dados. Para validar o modelo, diversos conjuntos de dados reais foram utilizados, considerando uma diversificada gama de contextos, tais como mineração de dados, expressão genética, agrupamento multivista e problemas de visão computacional. Os resultados são promissores e conseguem lidar com dados reais caracterizados pela alta dimensionalidade.
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/18623
Aparece na(s) coleção(ções):Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação

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