Classificação Multirrótulo com Mapas de Kohonen e Vizinhanças Vencedoras - Barbirato, J. G. M.; Cerri, R. (Anais do Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe); 2018: Anais do VI Symposium on Knowledge Discovery, Mining and LearningDO - 10.5753/kdmile.2018.27398, 2018)
O problema convencional de classificação no contexto do aprendizado de máquina consiste em classificar exemplos de conjuntos de dados em categorias pré-definidas, de acordo com uma ou mais características semelhantes. Contudo, alguns conjuntos de dados possuem classes com intersecções, ou seja, exemplos podem pertencer a mais de uma classe simultaneamente. Exemplos desses problemas podem ser encontrados, por exemplo, na identificação de gêneros de livros e na classificação de imagens. Esses tipos de problemas são denominados multirrótulo. O objetivo deste artigo é propor um novo método de classificação multirrótulo com Mapas de Kohonen. A ideia é utilizar o neurônio vencedor do processo competitivo do mapa auto-organizável, juntamente com a vizinhança ao redor desse neurônio, para a classificação de dados. Assim, um novo exemplo é classificado nas classes pertencentes aos exemplos de treino mapeados para o neurônio vencedor e sua vizinhança. A linguagem Python e a biblioteca de aprendizado de máquina Scikit-Learn foram utilizadas para implementação do modelo da rede neural, para implementação das medidas de avaliação, e para a geração de conjuntos de dados sintéticos. A utilização de uma vizinhança de neurônios foi comparada com uma proposta anterior utilizando apenas um neurônio vencedor. Os resultados mostraram que a utilização de uma vizinhança ao redor do neurônio vencedor é promissora, obtendo melhores resultados.