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A TÉCNICA DE CLUSTERIZAÇÃO, POR MEIO DO ALGORITMO K-MEANS, NO PROCESSO DE DATA MINING EM SAÚDE BUCAL
Autor: TARCÍSIO CARDOSO SELINGER Enviar e-mailVer Currículo Lattes
Orientador: MERISANDRA CÔRTES DE MATTOS Enviar e-mailVer Currículo Lattes
Resumo:
Esta pesquisa demonstra a aplicação de data mining, por meio da técnica de clusterização, para traçar a incidência da cárie dental na região sul. A base de dados utilizada para a descoberta de conhecimento foi o levantamento epidemiológico de saúde bucal realizado pelo Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS) em crianças de 06 a 12 anos de idade no ano de 1996. Data mining é a concretização da descoberta de conhecimento, sendo realizado por meio de um conjunto de metodologias, técnicas e métodos, de forma a solucionar um problema. No caso desta pesquisa, como o nível de conhecimento que se tem do resultado final é desconhecido, utilizou-se a metodologia de descoberta não supervisionada de relações e a técnica de clusterização, por ter como característica a segmentação de grandes bases de dados. Dentre os métodos de clusterização, utilizou-se o k-means que permitiu direcionar os dados para os clusters, já que o algoritmo busca aqueles com maior semelhança possível. A ferramenta usada para análise dos dados foi a Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA), por ser de domínio público, de fácil instalação e implementada em JAVA, o que lhe garante portabilidade. Após aplicação da base de dados na ferramenta, interpretou-se os resultados obtidos, por meio de dados estatísticos e visualização gráfica, concluindo-se que a região sul apresenta predominância de dentes hígidos na faixa etária analisada.
Início: 2002.2  Término: 2003.1
Palavras-chave: Data Mining , Clusterização , K-means , Weka , Saúde Bucal



Curso de Ciência da Computação (UNESC)