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Previous issue date: 2017-06-20 / Um grande desafio do crescimento exponencial dedados no mundo é a extração de conhecimento em bases de alta dimensionalidade. Essa característica é muito comum em bases de domínio biomédico. Uma técnica utilizada para extração do conhecimento é chamada de mineração de Padrões Discriminativos (PDs) que objetiva em contrar informações interessantes que ocorram com frequência desproporcional em uma classe(atributo) em relação as outras. A maioria dos algoritmos exaustivos para mineração de PDstem sidos propostos com o objetivo de solucionar problemas dedados tradicionais de baixa dimensionalidade. Dessa maneira se tornou criticamente necessário investigar se esses algoritmos podem ser aplicados a dados biomédicos de alta dimensionalidade. Esse trabalho tem como objetivo comparar o comportamento das abordagens exaustivas dos PDs em bases reais comum se de alta dimensionalidade. Para isso experimentos foram realizados com os algoritmos APRIORI-SD, SD-Map eRCS, utilizando bases da UCI(Machine Learning Repository) e biomédicas de microarrays. Os experimentos revelaram que os algoritmos não são os mais apropriados as bases biomédicas de alta dimensionalidade, entretanto para um algoritmo houve algum retorno dePD e dois algoritmos tiveram bons desempenho sem bases tradicionais de baixa dimensionalidade. / A major challenge of exponential data growth in the world is the extraction of knowledge in high dimensional databases. This feature is very common on biomedical domain bases. A technique used to extract knowledge is called Discriminative Patterns mining(DPs) that aims to find interesting information that occurs disproportionately in one class (attribute) in relation to the others. Most of the exhaustive algorithms for DPmining have been proposed with the aim of solving traditional low-dimensional data problems. In this way it has become critically necessary to investigate whether these algorithms can be applied to high dimensional biomedical data. The objective of this work is to compare the behavior of the exhaustive approaches of PDs in common and high dimensionality real bases. For this purpose experiments were performed using the APRIORI-SD, SD-Map and RCS algorithms, using the bases of the UCI(Machine Learning Repository) and biomedical microarrays. The experiments revealed that the algorithms are not the most appropriate biomedical bases of high dimensionality, However for an algorithm there was some return of PDs and two algorithms had good performances in traditional bases of low dimensionality.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/25850 |
| Date | 20 June 2017 |
| Creators | SANTOS, Maurício Aldenor Souza dos |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/5736183954752317, VIMIEIRO, Renato |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao, UFPE, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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