Um algoritmo multi-SOM melhorado

Os métodos de agrupamento visam obter partições homogéneas de objetos promovendo simultaneamente a heterogeneidade entre essas partições. Todas as abordagens de agrupamento tais como métodos hierárquicos de partição e neuronais têm as suas vantagens e limitações. Focamos nos métodos neuronais pois eles superam os limites dos métodos hierárquicos e de particionamento e são as abordagens de agrupamento mais adequadas para um grande número de dados. Neste trabalho propomos um algoritmo multi-SOM usando um critério de avaliação diferente. Assim é necessária uma revisão das medidas de avaliação propostas na literatura. No entanto o método multi-SOM juntamente com sua força e eficiência na delimitação de clusters também tem um limite na condição de parada.