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Title:
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AGRUPAMENTO FUZZY E REGRESSÃO LOGÍSTICA APLICADOS NA ANÁLISE DE TRAUMATISMO CRANIOENCEFÁLICO GRAVE |
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Author(s):
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Merisandra Côrtes de Mattos Garcia, Evandro Tostes Martins, Fernando Mendes de Azevedo |
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ISBN:
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978-972-8939-96-0 |
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Editors:
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Cristiano Costa e Pedro Isaías |
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Year:
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2013 |
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Edition:
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Single |
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Keywords:
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Mineração de Dados, Agrupamento Fuzzy, Algoritmo Gustafson-Kessel, Regressão Logística, Traumatismo Cranioencefálico Grave. |
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Type:
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Full Paper |
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First Page:
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103 |
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Last Page:
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110 |
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Cover:
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Full Contents:
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Paper Abstract:
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A mineração de dados, parte constituinte da descoberta de conhecimento em bases de dados, refere-se a integração de métodos tradicionais de análise de dados com algoritmos sofisticados de aprendizado de máquina, com o intuito de identificar padrões entre os dados. Dentre as tarefas de mineração de dados tem-se o agrupamento que separa um conjunto de dados em grupos de acordo com as suas semelhanças, sendo que uma das formas de sua realização é por meio do método de lógica fuzzy. Dentre as áreas de aplicação da mineração de dados tem-se a biomédica, cujo crescimento das pesquisas tem ocasionado um aumento no número de conjuntos de dados oriundos dos mais diversos estudos, como por exemplo, de traumatismo cranioencefálico. O traumatismo cranioencefálico é um problema de saúde pública que se constitui em uma das principais causas de morbidade e mortalidade no Brasil e no mundo. A análise apresentada neste artigo consiste na aplicação da mineração de dados por meio da tarefa de agrupamento fuzzy pelo algoritmo Gustafson-Kessel em dados de traumatismo cranioencefálico da tipologia grave, os quais em pesquisa prévia foram submetidos a regressão logística, que é uma das formas mais empregadas na análise tradicional de dados em saúde, sendo que o modelo de regressão logística obteve acurácia em torno de 55% para previsão do óbito. No desenvolvimento do agrupamento fuzzy, executaram-se as etapas de pré-processamento dos dados, aplicação do algoritmo Gustafson-Kessel e avaliação dos grupos formados. |
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