Detecção de clusters irregulares através da não conectividade ponderada de grafos
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
Descrição
Tipo
Dissertação de mestrado
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Frederico Rodrigues Borges da Cruz
Luiz Henrique Duczmal
Eduardo Gontijo Carrano
Luiz Henrique Duczmal
Eduardo Gontijo Carrano
Resumo
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.
Abstract
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.
Assunto
Estatística
Palavras-chave
Vigilância sindrômica, Compacidade geométrica, Clusters irregulares, Estatística Espacial Scan, Algoritmos multi-objetivo, Cluster espacial, Função de não-conectividade