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Thèse de Doctorat
DOI
10.11606/T.3.2008.tde-11082008-132720
Document
Auteur
Nom complet
Clodis Boscarioli
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2008
Directeur
Jury
Del Moral Hernandez, Emilio (Président)
Almeida Junior, Jorge Rady de
Hirata, Nina Sumiko Tomita
Munita, Casimiro Jayme Alfredo Sepulveda
Netto, Marcio Lobo
Titre en portugais
Análise de agrupamentos baseada na topologia dos dados e em mapas auto-organizáveis.
Mots-clés en portugais
Análise de agrupamentos
Análise exploratória de dados
Descoberta de conhecimento
Mapas Auto-organizáveis (SOM)
Mineração de dados
Resumé en portugais
Cada vez mais, na conjuntura das grandes tomadas de decisões, a análise de dados massivamente armazenados se torna uma necessidade das mais variadas áreas de conhecimento. A análise de dados envolve a realização de diferentes tarefas, que podem ser realizadas por diferentes técnicas e estratégias como análise de agrupamento de dados. Esta pesquisa enfatiza a realização da tarefa de análise de agrupamento de dados (Data Clustering) usando SOM (Self-Organizing Maps) como principal artefato. SOM é uma rede neural artificial baseada em aprendizado competitivo e não-supervisionado, o que significa que o treinamento é inteiramente guiado pelos dados e que os neurônios do mapa competem entre si. Essa rede neural possui a habilidade de formar mapeamentos que quantizam os dados, preservando a sua topologia. Este trabalho introduz uma nova metodologia de análise de agrupamentos a partir de SOM, que considera o mapa topológico gerado por ele e a topologia dos dados no processo de agrupamento. Uma análise experimental e comparativa é apresentada, evidenciando a potencialidade da proposta, destacando, por fim, as principais contribuições do trabalho.
Titre en anglais
Data clustering based on data topology and self organizing-maps.
Mots-clés en anglais
Data clustering
Data mining
Exploratory data analysis
Knowledge discovery
Self-organizing Maps (SOM)
Resumé en anglais
More than ever, in environment of large decision making, the analysis of data stored massively becomes a real need in almost all knowledge areas. The data analyzing process covers the performing of different tasks that can be executed for different techniques and strategies as the data clustering analysis. This research is focused on the analysis task of data groups, called Data Clustering using Self Organizing Maps (SOM) as principal artifact. SOM is an artificial neural network based on competitive and unsupervised learning, what means that its training is entirely driven by the data, such the neurons of the map compete themselves for doing it. This neural network has the ability to build the mapping task that quantifies the source data, but preserving the topology. This work introduces a new clustering analysis methodology based on SOM, considering the topological map produced by it and also the topology of the data obtained in the clustering process. The experimental and comparative analysis are also presented to demonstrate the potential of the proposal, highlighting at the end the mainly contributions of the work.
 
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Date de Publication
2008-08-14
 
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