Avaliação de método de mensuração da qualidade da rede neural SOM para a tarefa de clusterização - Xavier, Vinícius Leite; Silva, Marcos Aurélio Santos da (Anais da Escola Regional de Computação Bahia, Alagoas e Sergipe (ERBASE); 2025: Anais da XXV Escola Regional de Computação Bahia, Alagoas e Sergipe, 2025)
Este trabalho avalia um método de seleção de Mapas Auto-Organizados a partir da qualidade da preservação topológica e representação dos dados de entrada da rede neural para fins de clusterização de dados de benchmark a partir da segmentação dos pesos da rede neural. Foram avaliados cinco algoritmos de clusterização: k-médias, hierárquico aglomerativo e três métodos baseados no particionamento de grafos. Os resultados mostraram que o método de seleção da melhor rede neural foi efetivo para todas as quatro bases de dados avaliadas, embora não tenha gerado resultados ótimos. Observou-se que o desempenho dos algoritmos de clusterização varia conforme o tipo de dado, com o k-médias apresentando bom desempenho para dados hiperesféricos e para a base Iris, o método hierárquico aglomerativo sendo mais efetivo para a base MNIST e um método baseado no particionamento de grafos mais efetivo para dados com estrutura arbitrária.