Detecção de clusters irregulares através da não conectividade ponderada de grafos

• Autor(a) principal: Spencer Barbosa da Silva
• Data de Publicação: 2010
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/ICED-87BNBS
• topic: Vigilância sindrômica; Compacidade geométrica; Clusters irregulares; Estatística Espacial Scan; Algoritmos multi-objetivo; Cluster espacial; Função de não-conectividade; Estatística

Conglomerados (clusters) espaciais de forma irregular são difíceis de delinear. O cluster mais verossímil pode se espalhar em grandes parcelas do mapa, impactando seu significado geográfico. Métodos empregando a estatística Scan Espacial de Kulldorff, associados a medidas de penalização, foram usados para controlar a liberdade excessiva da forma dos clusters. Funções de penalidade para a geometria e o grau de conexidade dos clusters foram propostasrecentemente. A medida de Não Conectividade, se mostra bastante eficaz no auxililio para a detecção, entretanto apresenta dificuldades para interpretar a importância de conexões dentro de um possível cluster. Apresentamos uma estratégia de ponderação para os termos da medida de Não Conectividade que aumenta sua eficiência para a detecção de clusters irregulares. Foram executados experimentos através de dados simulados para comprovar a melhoria de desempenho quando utilizada a versão ponderada. Os resultados de nossas simulações apresentam uma significativa melhoria em relação ao método de detecção de clusters irregulares que utilizava a versão sem ponderação. Este método se mostra muito importante no estudo epidemiológico e de vigilância sindrômica. A proposta apresenta outra vantagem importante, o baixo tempo computacional necessário para sua utilização.