| Summary: | Nas últimas décadas, a quantidade de informações armazenadas no formato digital tem crescido de forma exponencial, levando à necessidade cada vez maior de produção de ferramentas computacionais que auxiliem na geração do conhecimento a partir desses dados. A área de Aprendizado de Máquina fornece diversas técnicas capazes de identificar padrões nesses conjuntos de dados. Dentro dessas técnicas, este trabalho destaca o Aprendizado de Máquina Não Supervisionado onde o objetivo é classificar as entidades em clusters (grupos) mutuamente exclusivos baseados na similaridade entre as instâncias. Os clusters não são pré-definidos e daí o elemento não supervisionado. Organizar esses dados em clusters que façam sentido é uma das maneiras mais fundamentais de entendimento e aprendizado. A análise de clusters é o estudo dos métodos para agrupamento e se divide entre hierárquico e particional. A classificação hierárquica é uma sequência encadeada de partições enquanto que na particional há somente uma partição. O interesse deste trabalho são as técnicas baseadas em uma caminhada determinística parcialmente auto repulsiva conhecida como caminhada do turista. Partindo da hipótese de que é possível utilizar a caminhada do turista como uma técnica de Aprendizado de Máquina Não Supervisionado, foi implementado um algoritmo hierárquico baseado na caminhada do turista proposto por Campiteli et al. (2006). Foi avaliado, através de diferentes conjuntos de imagens médicas, como essa técnica se compara com técnicas hierárquicas tradicionais. Também é proposto um novo algoritmo de Aprendizado de Máquina Não Supervisionado particional baseado na caminhada do turista, chamado de Tourist Walk Partitional Clustering (TWPC). Os resultados mostraram que a técnica hierárquica baseada na caminhada do turista é capaz de identificar clusters em conjuntos de imagens médicas através de uma árvore que não impõe uma estrutura binária, com um número menor de hierarquias e uma invariabilidade à escala dos dados, resultando em uma estrutura mais organizada. Mesmo que a árvore não seja diretamente baseada nas distâncias dos dados, mas em um ranking de vizinhos, ela ainda preserva uma correlação entre suas distâncias cofenéticas e as distâncias reais entre os dados. O método particional proposto TWPC foi capaz de encontrar, de forma eficiente, formas arbitrárias de clusters com variações inter-cluster e intra-cluster. Além disso o algoritmo tem como vantagens: ser determinístico; funcionar com interações locais, sem a necessidade de conhecimento a priori de todos os itens do conjunto; incorporar o conceito de ruído e outlier; e funcionar com um ranking de vizinhos, que pode ser construído através de qualquer medida.
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In the last decades, the amount of data stored in digital format has grown exponentially, leading to the increasing need to produce computational tools that help generate knowledge from these data. The Machine Learning field provides several techniques capable of identifying patterns in these data sets. Within these techniques we highlight the Unsupervised Machine Learning where the objective is to classify the entities in mutually exclusive clusters based on the similarity between the instances. Clusters are not predefined and hence the unsupervised element. Organizing this data into clusters that make sense is one of the most fundamental ways of understanding and learning. Cluster analysis is the study of methods for clustering and is divided between hierarchical and partitional. A hierarchical clustering is a sequence of partitions whereas in the partitional clustering there is only one partition. Here we are interested in techniques based on a deterministic partially self-avoiding walk, known as tourist walk. Based on the hypothesis that it is possible to use the tourist walk as an unsupervised machine learning technique, we have implemented a hierarchical algorithm based on the tourist walk proposed by Campiteli et al. (2006). We evaluate this algorithm using different sets of medical images and compare it with traditional hierarchical techniques. We also propose a new algorithm for partitional clustering based on the tourist talk, called Tourist Walk Partitional Clustering (TWPC). The results showed that the hierarchical technique based on the tourist walk is able to identify clusters in sets of medical images through a tree that does not impose a binary structure, with a smaller number of hierarchies and is invariable to scale transformation, resulting in a more organized structure. Even though the tree is not directly based on the distances of the data but on a ranking of neighbors, it still preserves a correlation between its cophenetic distances and the actual distances between the data. The proposed partitional clustering method TWPC was able to find, in an efficient way, arbitrary shapes of clusters with inter-cluster and intra-cluster variations. In addition, the algorithm has the following advantages: it is deterministic; it operates based on local interactions, without the need for a priori knowledge of all the items in the set; it is capable of incorporate the concept of noise and outlier; and work with a ranking of neighbors, which can be built through any measure.
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