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Previous issue date: 2016-02-19 / A quantidade de informa??es coletadas e armazenadas cresce a cada dia nas mais
diversas ?reas do conhecimento e t?cnicas de minera??o de dados s?o aplicadas a estes
conjuntos de dados com o objetivo de extrair conhecimento ?til. A utiliza??o de um ou
outro algoritmo, ou o mesmo algoritmo com diferentes atributos pode levar a diferentes
resultados, devido ? diversidade dos conjuntos de dados. Na busca por solu??es eficientes
para este problema, foram desenvolvidos m?todos de comit?s de m?quinas. Um comit?
de m?quinas ? um conjunto de redes neurais trabalhando independentemente cujos resultados
s?o combinados em uma ?nica sa?da, alcan?ando uma melhor generaliza??o do que
cada uma das redes trabalhando separadamente. A proposta deste trabalho ? desenvolver
um novo m?todo para comit?s de mapas de Kohonen, em que a combina??o (fus?o) dos
mapas seja ponderada por ?ndices de valida??o de agrupamentos, que seja v?lido para
combina??o de mapas de tamanhos iguais e mapas de tamanhos diferentes. O algoritmo
proposto foi testado em variados conjuntos de dados provenientes do reposit?rio UCI e
do Conjunto de Problemas Fundamentais de Agrupamento. As simula??es computacionais
demonstram que o m?todo proposto neste trabalho ? capaz de alcan?ar resultados
promissores, conseguindo elevar a performance em compara??o com um ?nico mapa de
Kohonen. / The amount of collected and stored information is growing every day in several areas
of knowledge and data mining techniques are applied to these datasets in order to extract
useful knowledge. One or another algorithm, or the same algorithm with different attributes,
can lead to different results due to the dataset diversity. To solve this problem,
machines committees methods were developed. A machine committee is a set of neural
networks working independently and the results are combined into a single output, achieving
a better generalization. The purpose of this work is to develop a new method for
Kohonen maps ensemble, where the maps fusion is weighted by cluster validation indices
and is suitable for equal size maps fusion and for different size maps fusion. The
proposed algorithm has been tested in multiple data sets from the UCI Machine Learning
Repository and Fundamental Clustering Problems Suite. Computer simulations show the
proposed method is able to reach encouraging results, obtaining raising performance compared
with a single Kohonen map.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/21570 |
| Date | 19 February 2016 |
| Creators | Pasa, Leandro Antonio |
| Contributors | 53820126449, Aloise, Daniel, 03553729406, Silva, Gutembergue Soares da, 06740553491, Adeodato, Paulo Jorge Leit?o, 26890801415, Mattozo, Teofilo C?mara, 13062549491, Costa, Jos? Alfredo Ferreira |
| Publisher | PROGRAMA DE P?S-GRADUA??O EM ENGENHARIA EL?TRICA E DE COMPUTA??O, UFRN, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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