Um novo algoritmo de agrupamento semisupervisionado baseado no Fuzzy C-Means

Nas aplicações tradicionais de aprendizagem de máquina, os classificadores utilizam apenas dados rotulados em seu treinamento. Os dados rotulados, por sua vez, são difíceis, caros, consomem tempo e requerem especialistas humanos para serem obtidos em algumas aplicações reais. Entretanto, dados não rotulados são abundantes e fáceis de serem obtidos mas há poucas abordagens que os utilizam no treinamento. Para contornar esse problema existe a aprendizagem semi-supervisionada. A aprendizagem semi-supervisionada utiliza uma grande quantidade de dados não rotulados, juntamente com dados rotulados, com a finalidade de construir classificadores melhores. A abordagem semi-supervisionada obtém resultados melhores do que se utilizassem apenas poucos padrões rotulados em uma abordagem supervisionada ou se utilizassem apenas padrões não rotulados numa abordagem não supervisionada. O algoritmo semi-supervisionado pode ser uma extensão de um algoritmo não supervisionado. Um algoritmo desse tipo pode se basear em algoritmos de agrupamento não supervisionado, adicionando-se um termo em sua função objetivo que faz uso de informações rotuladas para guiar o processo de aprendizagem do algoritmo. Este trabalho apresenta um estudo da aprendizagem semi-supervisionada e apresenta um novo algoritmo de agrupamento semi-supervisionado baseado no algoritmo Fuzzy C-Means. Também, apresenta uma validação cruzada para o contexto de algoritmos semi-supervisionados. Estudos experimentais são apresentados. Primeiro, o algoritmo semi-supervisionado proposto é avaliado com dados completamente rotulados, comparado com alguns classificadores totalmente supervisionados. Depois, o mesmo algoritmo semi-supervisionado é, então, avaliado e comparado com três algoritmos também de agrupamento semi-supervisionados que otimizam uma função objetivo no contexto da aprendizagem a partir de dados parcialmente rotulados. Além disso, o comportamento do algoritmo é discutido e os resultados examinados através da construção de intervalos de confiança. Derivou deste trabalho, uma ferramenta contendo os algoritmos semi-supervisionados e o ambiente experimental para validação desses algoritmos foi desenvolvida. Desse modo, foi possível certificar que o novo algoritmo de agrupamento semi-supervisionad apresenta desempenho melhor, ou pelo menos do mesmo nível, que algoritmos já consolidados na literatura

Grantor dc:publisher

Universidade Federal de Pernambuco

Year dc:date.issued

2009

Author dc:creator

• MACARIO FILHO, Valmir

Advisor dc:contributor.advisor

• CARVALHO, Francisco de Assis Tenório

• Aprendizagem Semi-Supervisionada
• Agupamento Semi-Supervisionado
• Agrupamento Fuzzy
• Função Objetivo
• Classificação de Padrões
• Validação Cruzada

Statement dc:rights

• openAccess
• Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil

Licence dc:rights.uri

• http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/

Language dc:language.iso

por

Repository record dc:identifier.uri

https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2383

OAI identifier oai:identifier

oai:repositorio.ufpe.br:123456789/2383