Agrupamento de Dados a partir do SOM: uma proposta baseada na extração de componentes conectados

Mapa Auto-Organizavel (ou Self Organizing Map - SOM) e um modelo de rede neural desenvolvido por Teuvo Kohonen [7], com aprendizado nao supervisionado e competitivo, com habilidade de realizar mapeamentos que preservam a topologia entre os espacos de entrada e de saida, uma propriedade observada no cerebro. SOM e baseada em uma grade de neuronios, que normalmente e de uma ou duas dimensoes. Uma grade de neuronios bidimensional pode apresentar topologia retangular ou hexagonal. Para cada topologia existe uma forma de ligacao entre os neuronios, que define o tipo de vizinhanca [5]. Segundo [8], sua arquitetura e formada por duas camadas: camada de entrada e a camada de saida. Cada neuronio da camada de saida e completamente conectado com todos os padroes do vetor de entrada. Sao apresentados os padroes do vetor de entrada a camada de saida e a cada padrao do vetor de entrada apresentado tem-se uma regiao de atividade na grade. A localizacao e natureza de uma determinada regiao variam de um padrao de entrada para outro. Assim sendo, todos os neuronios da rede devem ser expostos a um numero suficiente de diferentes padroes de entrada, garantindo assim que o processo de auto-organizacao ocorra de forma apropriada [6]. Segundo Boscarioli [2], somente o mapeamento topologico do SOM nao e suficiente para realizar uma analise de agrupamentos. Para a realizacao da analise de agrupamentos via SOM, outras tecnicas devem ser utilizadas sobre o mesmo, para que os resultados sejam observaveis e uteis na geracao de novos conhecimentos. O algoritmo SL- SOM [3], a metodologia de Vesanto e Alhoniemi [9], a metodologia de Boscarioli [2], entre outras encontradas na literatura, sao tecnicas utilizadas para agrupar dados a partir de um mapa SOM treinado. Neste trabalho, uma metodologia para agrupamento a partir do SOM que se utiliza de um algoritmo de extracao de componentes conectados foi desenvolvida e implementada [4]. A ideia desta metodologia e utilizar o algoritmo de extracao de componentes conectados para a rotulacao dos grupos na matriz de densidade de um SOM treinado. A metodologia foi implementada no modulo de agrupamento da ferramenta YADMT - Yet Another Data Mining Tool [1], uma ferramenta de KDD (Knowledge Discovery in Databases ou Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados) que esta sendo desenvolvida na UNIOESTE. Para a avaliacao da metodologia implementada foram realizados experimentos utilizando tres bases de dados reais e publicas (disponiveis no repositorio da Universidade da California em Irvine, “UCI Machine Learning Repository”1: Iris Plants Database, Pima Indians Diabetes e Vehicle Silhouettes) comparando os resultados com o metodo de agrupamento baseado em Formigas descrito em [10] e com o K-medias, que tambem estao presentes na ferramenta YADMT. Utilizou-se como metricas para avaliacao a Medida F, o Indice aleatorio R e a porcentagem de agrupamento correto. Analisando os resultados obtidos (Quadro 01) com os experimentos pode-se concluir que a metodologia de agrupamento de dados a partir do SOM proposta apresentou um resultado satisfatorio, mesmo nao tendo as melhores medidas de avaliacao para as bases de dados testadas. O K-medias apresentou melhor resultado para duas das tres bases de dados (Iris Plants Database e Vehicle Silhouettes) e o agrupamento por Formigas apresentou melhor resultado (na maioria das medidas de avaliacao) para a base de dados Pima Indians Diabetes, porem, para esta base de dados as medidas de avaliacao ficaram muito proximas para os diferentes metodos. Alem disso, para a base de dados Vehicle Silhouettes os resultados nao ficaram tao proximos, mas estes foram ruins para todos os metodos. Somente para a base de dados Iris Plants Database o K-medias apresentou resultado consideravelmente melhor que a metodologia estudada. A vantagem da metodologia SOM proposta em relacao ao K-medias e que nao ha necessidade de informar o numero de grupos.