Resumo

CRUZ-BARBOSA, Raúl  e  VELLIDO, Alfredo. Aprendizaje generativo de variedades para la exploración de datos parcialmente etiquetados. Comp. y Sist. [online]. 2013, vol.17, n.4, pp.641-653. ISSN 2007-9737.

En muchos problemas aplicados del mundo real, la disponibilidad de etiquetas de los datos para el aprendizaje supervisado es bastante limitada y los conjuntos de datos etiquetados incompletamente son habituales en algunas de las áreas de investigación actualmente mas activas. Un modelo de aprendizaje de variedades, el Mapeo Topográfico Generativo (GTM como acrónimo del nombre en inglés), es la base de los métodos desarrollados en la tesis reportada en este artículo. Se define en primer lugar una extensión de GTM que utiliza una aproximacion de grafos para la métrica geodésica. Este modelo es capaz de representar datos de geometría intrincada. El GTM estándar se modifica aquí para priorizar relaciones de vecindad a lo largo de la variedad generada. Esto se logra penalizando las divergencias posibles entre las distancias euclideanas de los puntos de datos a los prototipos del modelo y las distancias geodésicas correspondientes a lo largo de la variedad. Se muestra aquí que el modelo GTM geodésico (Geo-GTM) resultante mejora la continuidad y la fiabilidad de la representacion generada por el modelo, al igual que se comporta robustamente en presencia de ruido. Después, procedemos a definir un modelo semi-supervisado novedoso, SS-Geo-GTM, que extiende Geo-GTM para tratar problemas semi-supervisados. En SS-Geo-GTM, los prototipos del modelo obtenidos de Geo-GTM son vinculados mediante el vecino mas cercano a la variedad de datos. El grafo de proximidad resultante se utiliza como la base para un algoritmo de propagación de etiquetas de clase. El rendimiento de SS-Geo-GTM se evalúa experimentalmente a travos de las medidas de exactitud y el coeficiente de correlación de Matthews, comparando positivamente con una contraparte basada en la distancia euclideana y con los modelos alternativos de Eigenmapas Laplacianos y mezclas de Gaussianas semi-supervisadas.

Palavras-chave : Aprendizaje semi-supervisado; agrupamiento; mapeo topográfico generativo; análisis exploratorio de datos.

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