Agrupamento baseado em SOM com pesos adaptativos para múltiplas tabelas de dissimilaridade - Dantas, Anderson B. S.; Carvalho, Francisco de A. T. de (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2011)
Este trabalho apresenta um modelo de algoritmo de agrupamento baseado no algoritmo SOM com treinamento batch para classificar objetos levando em consideração suas descrições relacionais dadas por múltiplas matrizes de dissimilaridade. O método apresentado tem como resultado uma partição dos dados de entrada, assim como um protótipo para cada agrupamento, além de adaptar pesos que calculam a relevância de cada matriz de dissimilaridade otimizando um critério de adequação entre os agrupamentos e seus respectivos protótipos. Estes pesos mudam a cada iteração do algoritmo e são diferentes de um grupo para outro. Experimentos com bases de dados reais foram realizado com o objetivo de mostrar a utilidade do algoritmo.