O método de redes neurais pelo algoritmo de Kohonen para clusterização na Shell Orion Data Mining Engine

Abstract

Ao analisar dados de uma grande base visando adquirir conhecimento, pode-se encontrar certas dificuldades por ser uma atividade complexa, deste modo a técnica de data mining pode ser aplicada, visto que a mesma descobre novos conhecimentos ou confirma os já existentes. Esta técnica é utilizada por meio de ferramentas de descoberta de conhecimento em bases de dados, dentre estas encontra-se em desenvolvimento a Shell Orion Data Mining Engine que consiste num projeto acadêmico que está sendo desenvolvido pelo Grupo de Pesquisa em Inteligência Computacional Aplicada do Curso de Ciência da Computação da UNESC. Na realização desta pesquisa foi desenvolvida a tarefa de clusterização, que consiste em formar clusters com elementos similares entre si e diferentes dos itens que compõem os outros grupos por meio do algoritmo de Kohonen, que foi desenvolvido com a tecnologia Java e integrado à Shell Orion. O algoritmo de Kohonen é uma rede neural artificial de aprendizado não supervisionado, mostrando-se adequado a esta tarefa por não ser comparado com nenhum modelo pré-definido. A fim de verificar os clusters gerados por este algoritmo na Shell Orion, foram realizados testes utilizando-se uma base de dados referente a doença da tireóide, sendo que os resultados obtidos foram satisfatórios formando corretamente os conjuntos de dados.