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Detecção de clusters irregulares através da não conectividade ponderada de grafos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2010
Autor(a) principal: Spencer Barbosa da Silva
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Estatística
Link de acesso: https://hdl.handle.net/1843/ICED-87BNBS
Resumo: Irregularly shaped spatial clusters are di±cult to delineate. The most likely cluster often spreads in a great proportion of the map, playing a significant role in its geography. Methods employing the Kulldor's scan statistics, associated to penalization procedures were used to control the over freedom of the clusters. Penalization functions for cluster geometry and the level of the cluster's connectivity are recent proposals. The non-connectivity measurement is eficient when guiding the detection, however, it shows problems when interpreting the important role of the connections inside a possible cluster. This study presents a weighing strategy for the non-connectivity terms which maximizes its eficiency when detecting irregular clusters. Experiments using simulated data were undertaken in order to check the improvement when using the weighing version. The results show a significant improvement when compared to experiments which do not use the ponder version. This method can be very important in epidemiology studies and disease surveillance. Another important advantage of this proposal is the factthat it requires low computational time.
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