Título: Visualização e Análise de Agrupamentos Usando Redes Auto-Organizáveis, Segmentação de Imagens e Índices de Validação
Autores: Costa, José Alfredo F.; Gonçalves, Márcio L.; Andrade Netto, Márcio L. de
Resumo: Mapas auto-organizáveis (SOM) têm sido amplamente utilizados em agrupamento (quantização) e visualização de dados multivariados, uma importante propriedade que não existe na maioria dos algoritmos de agrupamentos. Porém, análise de aglomerados efetiva utilizando o SOM envolve duas ou três etapas do processamento. Após o treinamento, neurônios são agrupados gerando regiões no mapa que estão relacionados aos aglomerados do conjunto de dados. O pressuposto básico depende da aproximação da densidade de dados, obtida através de aprendizagem não supervisionada. A transformação de dados em imagens, sua visualização e análise automática de agrupamentos são abordadas neste artigo. O método proposto segmenta o mapa através da transformada watershed, após modificação da homotopia da imagem, e utilizando índices de validação de agrupamentos. Os resultados são mostrados para conjuntos de dados para mapas com diferentes tamanhos.
Palavras-chave: Mapas auto-organizáveis; visualização; agrupamento de dados; os índices de validação; redes neurais; reconhecimento de padrões
Páginas: 13
Código DOI: 10.21528/lmln-vol9-no2-art2
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