UMA ABORDAGEM DE REDES NEURAIS DE KOHONEN NA MINERAÇÃO DE DADOS BIOMÉDICOS DE ELETROCARDIOGRAMA
REGISTRO DOI: 10.69849/revistaft/ch10202507091316 Andrilene Maciel1Anderson Apolônio2 Resumo Os mapas auto-organizáveis de Kohonen (SOM) têm sido amplamente utilizados na classificação de padrões e análise multivariada de dados em diversas áreas. Este artigo propõe uma abordagem baseada em SOM para classificação de sinais biomédicos de eletrocardiograma (ECG), focando na identificação de gargalos computacionais durante o processamento em
