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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/18623
Title: Mapas auto-organizáveis com topologioa variante no tempo para categorização em subespaços em dados de alta dimensionalidade e vistas múltiplas
Authors: ANTONINO, Victor Oliveira
Keywords: 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
Issue Date: 16-Aug-2016
Publisher: Universidade Federal de Pernambuco
Abstract: Métodosealgoritmosemaprendizadodemáquinanãosupervisionadotêmsidoempregadosem diversosproblemassignificativos. Umaexplosãonadisponibilidadededadosdeváriasfontes emodalidadesestácorrelacionadacomosavançosnaobtenção,compressão,armazenamento, transferênciaeprocessamentodegrandesquantidadesdedadoscomplexoscomaltadimensionalidade,comoimagensdigitais,vídeosdevigilânciaemicroarranjosdeDNA.Oagrupamento 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 agrupamentosuaveemsubespaçosbaseadoemummapaauto-organizável(SOM)comestrutura variantenotempo,oquesignificaqueoagrupamentodosdadospodeseralcançadosemqualquer conhecimentoprévio,taiscomoonúmerodecategoriasouatopologiadospadrõesdeentrada, nosquaisambossãodeterminadosduranteoprocessodetreinamento. Omodelotambématribui diferentes pesos a diferentes dimensões, o que implica que cada dimensão contribui para o descobrimentodosaglomeradosdedados. Paravalidaromodelo,diversosconjuntosdedados reaisforamutilizados,considerandoumadiversificadagamadecontextos,taiscomomineração 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
Appears in Collections:Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação

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