ii.3 classificação não-supervisionada

Marcus SampaioDSC/UFCG


Classificação Não Supervisionada

• As instâncias não são previamente classificadas• Um algoritmo de classificação não supervisionada

define dinamicamente o atributo de classificação e as classes– Algoritmos de lógica muito complexa


• O objetivo é mostrar as instâncias caem dentro de um grupo (cluster)– Um grupo podia ser clientes que compram muito

equipamentos eletrônicos

• Os algoritmos de clustering diferem– Na forma como os grupos são visualizados– Na precisão com que os grupos são definidos

Lógica de Clustering

Marcus SampaioDSC/UFCGVisualização de Grupos

a

d

k

j

h

e

c

b

g

i

f

Marcus SampaioDSC/UFCGVisualização de Grupos (2)

a

d

k

j

g

e

h

c

i

f

b

Note que uma instância pode pertencer a mais de um grupo


• O estágio de agrupamento (clustering) é muitas vezes seguido de outro estágio– Dado um grupo, uma árvore de decisão ou um

conjunto de regras de classificação são inferidas para o grupo (definição do grupo)

Semântica de Grupos

Marcus SampaioDSC/UFCGAlgoritmo CobWeb

• Técnica incremental de agrupamento• Atributos nominais• Agrupamentos hierárquicos de instâncias• Category Utility

– Medida de qualidade de um grupo


Estado Temp Umid Vento Jogoensol quente alta falso não (a)

ensol quente alta verdade não (b)

nublado quente alta falso sim (c)

chuvoso amena alta falso sim (d)

chuvoso fria normal falso sim (e)

chuvoso fria normal verdade não (f)

nublado fria normal verdade sim (g)

ensol amena alta falso não (h)

ensol fria normal falso sim (i)

Algoritmo CobWeb (2)


chuvoso amena normal falso sim (j)

ensol amena normal verdade sim (k)

nublado amena alta verdade sim (l)

nublado quente normal falso sim (m)

chuvoso amena alta verdade não (n)



a:não a:não b:não d:simc:sim

e:sim

e:sim

a:não b:não d:simc:sim

f:não

(1) (2)

(3)



e:sim

a:não b:não d:simc:sim

f:não

(4)

g:sim



e:sima:não

c:simb:não

f:não

(5)

g:simd:sim h:não



e:sim

a:não

i:sim

b:não

f:não

(6)

g:sim

d:sim h:não

k:sim

l:simc:sim

n:não

j:sim

m:sim

1

2 3

4 5 6

7



Estado Temp Umid Vento Jogoensol quente alta falso não (a, 1-2-

4)

ensol quente alta verdade não (b), 1-2-5-7

nublado quente alta falso sim (c), 1-2-5

chuvoso amena alta falso sim (d, 1-2-4)

chuvoso fria normal falso sim (e), 1-3-6

chuvoso fria normal verdade não (f), 1-3

nublado fria normal verdade sim (g), 1-3

ensol amena alta falso não (h, 1-2-4)

ensol fria normal falso sim (i), 1-3-6



chuvoso amena normal falso sim (j), 1-3

ensol amena normal verdade sim (k), 1-2-5-7

nublado amena alta verdade sim (l), 1-2-5

nublado quente normal falso sim (m), 1-3

chuvoso amena alta verdade não (n), 1-3


Marcus SampaioDSC/UFCGAlgoritmo CobWeb (10)

• Aplicando um algoritmo de classificação, pode-se inferir a semântica dos grupos– 1-2-4– 1-2-5-7– 1-2-5– 1-3-6– 1-3


• Para ver como a qualidade — category utility — de um grupo é calculada, consulte o livro-texto– Págs. 217-218


• Como fazer predição com um modelo induzido por um algoritmo clustering?– Dada uma instância de execução, o algoritmo

classifica a instância como pertencendo a um ou mais grupos

ii.3 classificação não-supervisionada

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