Mapas auto-organizáveis com topologioa variante no tempo para categorização em subespaços em dados de alta dimensionalidade e vistas múltiplas

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: ANTONINO, Victor Oliveira
• Orientador(a): ARAUJO, Aluizio Fausto Ribeiro
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: 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
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/18623

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.