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Campo Dublin CoreValorIdioma
dc.contributor.advisorAraújo, Janniele Aparecida Soarespt_BR
dc.contributor.authorVilarinho, Renato Avilez-
dc.date.accessioned2017-05-11T14:26:52Z-
dc.date.available2017-05-11T14:26:52Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.citationVILARINHO, Renato Avilez. Uso de técnicas de mineração de dados para classificação das ocorrências de casos de dengue nos municípios brasileiros. 2017. 59 f. Monografia (Graduação em Sistemas de Informação) – Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2017.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/326-
dc.description.abstractNeste trabalho foram exploradas as capacidades de Algoritmos de Mineração de Dados na obtenção de informações úteis relativas aos casos de Dengue nos municípios brasileiros. Características socioeconômicas e os casos notificados de Dengue foram utilizados como atributos para os registros. No primeiro momento foram utilizadas Tarefas de Agrupamento para identificar grupos de municípios a partir da quantidade de casos de Dengue notificados. Os grupos encontrados foram denominados: "Muito Baixo", "Baixo", "Médio", "Alto"e "Muito Alto". Em seguida estes dados foram submetidos a algoritmos de Classificação. As atividades de Classificação tiveram dificuldade de identificar os grupos "Alto"e "Muito Alto", porém apresentaram resultados satisfatórios de acordo com as métricas utilizadas.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsopen accesspt_BR
dc.subjectMineração de dados - computaçãopt_BR
dc.subjectClassificação - dadospt_BR
dc.subjectTratamento de dadospt_BR
dc.subjectProcessamento de dadospt_BR
dc.subjectAlgoritmospt_BR
dc.subjectDenguept_BR
dc.titleUso de técnicas de mineração de dados para classificação das ocorrências de casos de dengue nos municípios brasileiros.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.rights.licenseAutorização concedida à Biblioteca Digital de TCC da UFOP pelo autor(a), 05/04/2017,com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais.pt_BR
dc.contributor.refereeAraújo, Janniele Aparecida Soarespt_BR
dc.contributor.refereeBrito, Samuel Souzapt_BR
dc.contributor.refereeLima, Helen de Cássia Sousa da Costapt_BR
dc.contributor.refereeLins, Theo Silvapt_BR
dc.description.abstractenIn this paper we explored the capabilities of Data Mining Algorithms in obtaining useful information regarding Dengue Fever cases in Brazilian cities. Socioeconomic characteristics and reported cases of Dengue Fever were used as attributes for the instances. At first moment, we used Clustering Techniques to identify clusters of cities based on the number of reported cases of Dengue Fever. The clusters found were called "Very Low", "Low", "Medium", "High" and "Very High". Then, these data were submitted to Classification algorithms. The Classification tasks didn’t identify "High" and "Very High" clusters as expected, but still presented satisfactory results according to the used metrics.pt_BR
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