IMPLEMENTAÇÃO DE UMA REDE RBF COMO CLASSIFICADOR SEMI-SUPERVISIONADO BASEADO EM COP-KMEANS
Brayan Acevedo Jaimes1; Frank Sill Torres1; Cristiano Leite de Castro1; Antônio de Pádua Braga1
1 Universidade Federal de Minas Gerais
Resumo
Este trabalho descreve a implementação de uma rede RBF (Radial Basis Function) como classicador; incorporando nesta o algoritmo COP-Kmeans para o cálculo dos centroides de cada cluster, dentro do contexto de clustering semi-supervisionado. O algoritmo COP-Kmeans permite a inclusão de informações conhecidas a priori sobre uma parcela de um conjunto de dados, através de restrições de tipo intra clusters ou entre diferentes clusters. A rede RBF possui uma camada intermediária que tem uma função de ativação de tipo gaussiano, onde o valor do centroide C é fornecido pela implementação do COP-Kmeans aplicado nos dados de treinamento. A avaliação do método considera a classificação de um conjunto de dados parcialmente rotulados com características não linearmente separáveis. Testes e simulações foram realizados utilizando diferentes números de centroides por cada classe na rede RBF. Os resultados obtidos são satisfatórios e indicam que o algoritmo COP-Kmeans fornece centroides apropriados para que a rede RBF consiga uma adequada classificação.
Palavras-chave: RNAs; COP-Kmeans; RBF; Must-Link; Cannot-Link