Thiago Faino

YT - Yet Another Data Mining Tool é uma ferramenta de Mineração de Dados que foi desenvolvida por alunos do curso de Ciência da Computação na UNIOESTE. Neste projeto colaborei com a implementação do módulo de agrupamento. Contribuí principalmente com o algoritmo de agrupamento Mapas auto-organizáveis (Self Organizing Maps - SOM), também denominado de Rede Neural de Kohonen.

Mapa auto-organizável (“Self Organizing Map” - SOM), também conhecido por Rede Neural Artificial de Kohonen, é um modelo de rede neural desenvolvido por Teuvo Kohonen. Pode ser considerada uma rede neural com aprendizado não supervisionado e competitivo, com a habilidade de realizar mapeamentos que preservam a topologia entre os espaços de entrada e de saída. Esta propriedade é observada no cérebro, mas não é encontrado em outras redes neurais artificiais. O objetivo do SOM é transformar… Mostrar más

Mapa auto-organizável (“Self Organizing Map” - SOM), também conhecido por Rede Neural Artificial de Kohonen, é um modelo de rede neural desenvolvido por Teuvo Kohonen. Pode ser considerada uma rede neural com aprendizado não supervisionado e competitivo, com a habilidade de realizar mapeamentos que preservam a topologia entre os espaços de entrada e de saída. Esta propriedade é observada no cérebro, mas não é encontrado em outras redes neurais artificiais. O objetivo do SOM é transformar padrões de entrada de dimensão arbitrária eu um mapa discreto.
Os mapas auto-organizáveis fazem parte de um grupo de redes neurais artificiais baseadas em modelos de competição, ou simplesmente redes competitivas, pois estas redes combinam competição com uma forma de aprendizagem para fazer os ajustes de seus pesos. O desenvolvimento de SOM como modelo neural foi inspirado por uma característica presente no cérebro humano, que é a organização das informações em muitas regiões, de modo que as entradas sensoriais distintas são representadas por mapas computacionais topologicamente ordenados.
Neste projeto foi estudado e implementado o algoritmo de Kohonen com a finalidade de utilizá-lo no Agrupamento de Dados, uma das tarefas da Mineração de Dados.
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O Agrupamento baseado em Formigas, as formigas foram representadas como agentes simples que se moviam aleatoriamente em uma grade quadrada. Os padrões foram dispersos dentro desta grade e poderiam ser carregados, transportados e descarregados pelos agentes (formigas). Estas operações são baseadas na similaridade e na densidade dos padrões distribuídos dentro da vizinhança local dos agentes, padrões isolados ou cercados por dissimilares são mais prováveis de serem carregados e então… Mostrar más

O Agrupamento baseado em Formigas, as formigas foram representadas como agentes simples que se moviam aleatoriamente em uma grade quadrada. Os padrões foram dispersos dentro desta grade e poderiam ser carregados, transportados e descarregados pelos agentes (formigas). Estas operações são baseadas na similaridade e na densidade dos padrões distribuídos dentro da vizinhança local dos agentes, padrões isolados ou cercados por dissimilares são mais prováveis de serem carregados e então descarregados numa vizinhança de similares.
Após a aplicação do algoritmo de Agrupamento baseado em Formigas, o processo de recuperação do agrupamento se inicia com cada padrão formando um grupo. Depois de calcular as distâncias entre todos os grupos, deve-se fundir (ligar) os dois grupos com menor distância. Os tipos de ligações mais comuns são: Ligação Simples, Ligação Completa, Ligação Média e Método de Ward, que foram estudados e implementados neste projeto. Mostrar menos

Os comportamentos coletivo e auto-organizável de insetos sociais inspiraram pesquisadores a reproduzir este comportamento. Métodos inspirados em formigas são uma grande promessa para problemas de agrupamento, dentro da mineração de dados. Este algoritmo pertence a classe de algoritmos baseados em grade e descobre automaticamente o número de grupos nos dados. No algoritmo de Agrupamento baseado em Colônia de Formigas os padrões são espalhados numa grade e a cada formiga é atribuído um padrão. As… Mostrar más

Os comportamentos coletivo e auto-organizável de insetos sociais inspiraram pesquisadores a reproduzir este comportamento. Métodos inspirados em formigas são uma grande promessa para problemas de agrupamento, dentro da mineração de dados. Este algoritmo pertence a classe de algoritmos baseados em grade e descobre automaticamente o número de grupos nos dados. No algoritmo de Agrupamento baseado em Colônia de Formigas os padrões são espalhados numa grade e a cada formiga é atribuído um padrão. As formigas são responsáveis por carregar, transportar e descarregar os padrões na grade. Após a convergência do algoritmo de agrupamento, a recuperação dos grupos é feita usando-se as posições dos padrões na grade. O algoritmo de Agrupamento baseado em Colônia de Formigas foi escolhido para estudo devido a ser uma metaheurística recente e que ainda exige investigação para melhorar seu desempenho. Mostrar menos