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Previous issue date: 2016-12-14 / The data classification is a data mining task with relevant utilization in various areas of application, such as medicine, industry, marketing, financial market, teaching and many others. Although this task is an element search for many autors, there are open issues such as, e.g., in situations where there is so much data, noise data and unbalanced classes. In this way, this work will present a data classifier proposal that combines the SOM (Self-Organizing Map) neural network with INN (Informative Nearest Neighbors). The combination of these two algorithms will be called in this work as SOM-INN. Therefore, the SOM-INN process to classify a new object will be done in a first step with the SOM that has a functionality to map a reduced dataset through an approach that utilizes the prototype generation concept, also called the winning neuron and, in a second step, with the INN algorithm that is used to classify the new object through an approach that finds in the reduced dataset by SOM the most informative object. Were made experiments using 21 public datasets comparing classic data classification algorithms of the literature, from the indicators of reduction training set, accuracy, kappa and time consumed in the classification process. The results obtained show that the proposed SOM-INN algorithm, when compared with the others classifiers of the literature, presents better accuracy in databases where the border region is not well defined. The main differential of the SOM-INN is in the classification time, which is extremely important for real applications.
Keywords: data classification; prototype generation; K nearest neighbors; self-organizing / A classificação de dados é uma tarefa da mineração de dados com utilização relevante em diversas áreas de aplicação, tais como, medicina, indústria, marketing, mercado financeiro, ensino e muitas outras. Embora essa tarefa seja elemento de pesquisa de muitos autores, ainda há problemas em aberto como, por exemplo, em situações onde há abundância de dados, dados ruidosos e desbalanceamento de classes. Nesse sentido, este trabalho apresenta uma proposta de classificador de dados em um processo de duas etapas que combina a rede neural SOM (Self-Organizing Maps) com o classificador vizinhos informativos mais próximos ou INN (Informative Nearest Neighbors). A combinação desses dois algoritmos será aqui chamada como SOM-INN. Portanto, o processo de uso do SOM-INN na classificação de um novo objeto será feito em uma primeira etapa com o SOM que tem a funcionalidade de mapear um conjunto reduzido dos dados de treinamento por meio de uma abordagem que utiliza o conceito de geração de protótipo, também denominado de neurônio vencedor e, em uma segunda etapa, com o algoritmo INN que é usado para classificar o novo objeto por meio de uma abordagem que encontra no conjunto de treinamento reduzido pelo SOM os objetos mais informativos. Foram realizados experimentos usando 21 conjuntos de dados públicos, comparando com os algoritmos clássicos da literatura de classificação de dados, a partir dos indicadores de redução do conjunto de treinamento, acurácia, kappa e tempo consumido no processo de classificação. Os resultados obtidos mostram que o algoritmo proposto SOM-INN, quando comparado com outros classificadores da literatura, apresenta acurácia melhor em bases de dados em que a região de fronteira não é bem definida. O principal diferencial do SOM-INN está no tempo de classificação, o que é de suma importância para aplicações reais.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.mackenzie.br:tede/3122 |
| Date | 14 December 2016 |
| Creators | Moreira, Lenadro Juvêncio |
| Contributors | Silva, Leandro Augusto da, Silva, Leandro Nunes de Castro, Pasti, Rodrigo |
| Publisher | Universidade Presbiteriana Mackenzie, Engenharia Elétrica, UPM, Brasil, Escola de Engenharia Mackenzie (EE) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie, instname:Universidade Presbiteriana Mackenzie, instacron:MACKENZIE |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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