Os m todos de agrupamento visam obter parti es homog neas de objetos, promovendo simultaneamente a heterogeneidade entre essas parti es. Todas as abordagens de agrupamento, tais como m todos hier rquicos, de parti o e neuronais, t m as suas vantagens e limita es. Focamos nos m todos neuronais, pois eles superam os limites dos m todos hier rquicos e de particionamento e s o as abordagens de agrupamento mais adequadas para um grande n mero de dados. Neste trabalho, propomos um algoritmo multi-SOM usando um crit rio de avalia o diferente. Assim, necess ria uma revis o das medidas de avalia o propostas na literatura. No entanto, o m todo multi-SOM, juntamente com sua for a e efici ncia na delimita o de clusters, tamb m tem um limite na condi o de parada.
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