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projetos:hipertensao [2007/12/14 17:34]
joel
projetos:hipertensao [2007/12/17 20:27] (atual)
joel
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 ===== Metodologia ===== ===== Metodologia =====
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 ==== Métodos Multivariados. ==== ==== Métodos Multivariados. ====
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 === Análise de Cluster === === Análise de Cluster ===
-Análise de Cluster é um conjunto de técnicas utilizadas na identificação de padrões de comportamento em bancos de dados através da formação de grupos homogêneos. (SEAGRO) 
-O  objetivo da analise de cluster é agrupar as observações semelhantes de forma que cada grupo seja homogêneo internamente e sejam diferentes entre si. 
-O primeiro passo da analise de cluster é encontrar as medidas de similaridade. Em seguida deve-se decidir qual a técnica de clusterização será utilizada (hierárquica ou não hierárquica). O terceiro passo é decidir o método de clusterização para a técnica que já foi selecionada (exemplo: método do centróide ​ para a técnica hierárquica de clusterização). Quarto, a decisão considerando o número de clusters serão feitos. Finalmente, a solução dos clusters é interpretada. 
- 
-3.2.1 Medidas de similaridade 
- 
-Cada objeto é representado por um ponto no espaço n-dimensional e, portanto, pode ser agrupado com outros que estejam próximos e mais se assemelham a ele. Dois critérios de melhor associação podem ser utilizados. 
- 
-1. Covariância e Correlação ​ 
- 
-Partindo da matriz de dados D (mxn), obtém-se a matriz de covariância C, onde seus elementos são dados por:  
-  
- 
-ckl é grande e positivo quando, para a maior parte das amostras, os valores das variáveis k e l desviam da média na mesma direção. Portanto, a covariância de duas variáveis é uma medida de sua associação. Para cada elemento da matriz de covariância pode ser calculado o coeficiente de correlação,​ consequentemente a matriz de covariância pode ser transformada numa matriz de correlação R, onde seus elementos são dados por:  
-  ​ 
-onde sk e s1 são os desvios padrões das variáveis K e 1  
-Os valores de rkl são uma covariância padronizada entre -1 e +1.  
- 
-2. Medidas de distâncias ​ 
- 
-Na análise de agrupamentos (cluster analysis) a similaridade entre duas amostras pode ser expressa como uma função da distância entre os dois pontos representativos destas amostras no espaço n-dimensional. Existem várias formas de de calcular a distância entre dois pontos a e b no espaço n-dimensional:​ 
- 
- Distancia Euclidiana 
-É a maneira mais usual de calcular a distância entre dois pontos (xab). É uma medida invariante a translações,​ porém assume covariâncias iguais entre as classes e em geral não é invariante a transformações lineares (Costa, 1999). É dada por:  
- 
-  
- 
- Distância de Mahalanobis: ​ 
-Considera que as superfícies de cada classe são elipsóides centradas na média. No caso especial em que a covariância é zero e a variância é a mesma para todas as variáveis, as superfícies são esferas e a distancia de Mahalanobis fica equivalente a distancia euclidiana. Pode ser utilizada para medir a distância entre classes de padrões. Isso pode ser feito através da soma ou da média da distância entre todos os padrões de duas classes diferentes. 
- 
- Distancia de Manhattan ou “city-block” 
-A distancia de manhattan é uma simplificação da distancia euclidiana, por isso é mais simples e sua emplementação é mais fácil. É mais eficiente para aplicações em tempo real devido a sua simplicidade (Kugler, 2003). 
- 
  
 +Denomina-se Análise de Cluster ou Análise de Agrupamentos o conjunto de técnicas utilizadas na identificação de padrões de comportamento em bancos de dados através da formação de grupos homogêneos. O  objetivo da analise de cluster é agrupar objetos ou variáveis semelhantes de forma que cada grupo seja homogêneo internamente e sejam diferentes entre si.
  
 === Árvores de Decisão === === Árvores de Decisão ===
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 Neste trabalho será realizada somente a análise linear discriminante (LDA). Outros tipos de análise discriminante são: QDA(Quadratic Discriminant Analysis), FDA(Flexible Discriminant Analysis), PDA(Penalized Discriminant Analysis) e MDA(Mixture Discriminant Analysis). A função lda() presente no  pacote MASS do  R  realiza análise linear discriminante. É importante notar que para a construção da função linear discriminante os preditores devem ser quantitativos e assume-se matrizes de covariância iguais nos grupos. Neste trabalho será realizada somente a análise linear discriminante (LDA). Outros tipos de análise discriminante são: QDA(Quadratic Discriminant Analysis), FDA(Flexible Discriminant Analysis), PDA(Penalized Discriminant Analysis) e MDA(Mixture Discriminant Analysis). A função lda() presente no  pacote MASS do  R  realiza análise linear discriminante. É importante notar que para a construção da função linear discriminante os preditores devem ser quantitativos e assume-se matrizes de covariância iguais nos grupos.
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 === Redes Neurais Artificiais === === Redes Neurais Artificiais ===
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 Apesar de todo mito que envolve o uso de Redes Neurais Artificiais,​ o que está por trás desta técnica é a utilização de modelos não-lineares. Redes Neurais Artificiais para classificação estão implementadas no pacote nnet() presente na biblioteca MASS do R. A construção de uma rede neural associa-se a definição de sua topologia que no caso das redes do tipo feed-forward envolve a definição de 3 ou mais camadas. A primeira camada, chamada de camada de entrada necessita de tantos neurônios quanto forem o número de variáveis independentes,​ enquanto a última camada, denominada camada de saída, apresenta tantos neurônios quantas forem as variáveis resposta. Entre estas duas camadas podem existir uma ou mais camadas intermediárias,​ chamadas de camadas escondidas. O Teorema de Kolmogorov garante que uma camada escondida é suficiente para aproximar qualquer relação não-linear entre a resposta e as variáveis independentes,​ desde que satisfeitas algumas condições. Apesar de todo mito que envolve o uso de Redes Neurais Artificiais,​ o que está por trás desta técnica é a utilização de modelos não-lineares. Redes Neurais Artificiais para classificação estão implementadas no pacote nnet() presente na biblioteca MASS do R. A construção de uma rede neural associa-se a definição de sua topologia que no caso das redes do tipo feed-forward envolve a definição de 3 ou mais camadas. A primeira camada, chamada de camada de entrada necessita de tantos neurônios quanto forem o número de variáveis independentes,​ enquanto a última camada, denominada camada de saída, apresenta tantos neurônios quantas forem as variáveis resposta. Entre estas duas camadas podem existir uma ou mais camadas intermediárias,​ chamadas de camadas escondidas. O Teorema de Kolmogorov garante que uma camada escondida é suficiente para aproximar qualquer relação não-linear entre a resposta e as variáveis independentes,​ desde que satisfeitas algumas condições.
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   * {{projetos:​usingr-2.pdf|Using-R - parte 2}}   * {{projetos:​usingr-2.pdf|Using-R - parte 2}}
   * {{projetos:​obesidade:​rnalogistichepatite.pdf|Redes Neurais e Regressão Logística para Diagnóstico de Hepatite}}   * {{projetos:​obesidade:​rnalogistichepatite.pdf|Redes Neurais e Regressão Logística para Diagnóstico de Hepatite}}
 +  * {{projetos:​artigo.pdf|Fatores de Hipertensão usando Redes Neurais Kohonen}}
  
 ===== Funções do R ===== ===== Funções do R =====
Linha 141: Linha 104:
 [[http://​cran.at.r-project.org/​src/​contrib/​Descriptions/​som.html |Pacote para Mapas Auto-Organizáveis ​ [[http://​cran.at.r-project.org/​src/​contrib/​Descriptions/​som.html |Pacote para Mapas Auto-Organizáveis ​
 (SOM) de Kohonen no R]] (SOM) de Kohonen no R]]
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 ===== Scripts do R ===== ===== Scripts do R =====
  
-<​code>​+<​code ​R>
 # pacotes necessarios # pacotes necessarios
 require(MASS) require(MASS)
 +
 require(tree)#​ arvores de decisao require(tree)#​ arvores de decisao
 +
 require(rpart)#​ arvores de decisao require(rpart)#​ arvores de decisao
  
 # Leitura do conjunto de dados # Leitura do conjunto de dados
 dados<​-read.csv2('​http://​www.leg.ufpr.br/​~joel/​dados/​hiipertensao.csv',​na.strings=""​) dados<​-read.csv2('​http://​www.leg.ufpr.br/​~joel/​dados/​hiipertensao.csv',​na.strings=""​)
- 
-# Re-expressão das variáveis 
-dados<​-transform(dados,​sexo=factor(sexo,​labels=c('​feminino','​masculino'​))) 
  
 </​code>​ </​code>​
Linha 319: Linha 280:
  
 ==== Criação das Bases de Desenvolvimento e de Validação ==== ==== Criação das Bases de Desenvolvimento e de Validação ====
-<​code>​+<​code ​R>
 <​echo=F,​results=hide>>​= <​echo=F,​results=hide>>​=
 ind<​-1:​989 # Criacao de vetor de indices ind<​-1:​989 # Criacao de vetor de indices
Linha 330: Linha 291:
  
  
-<​code>​+<​code ​R>
 dadostrein<​-read.table("​http://​www.leg.ufpr.br/​~joel/​dados/​dadostrein.txt",​h=T) dadostrein<​-read.table("​http://​www.leg.ufpr.br/​~joel/​dados/​dadostrein.txt",​h=T)
 dadostest<​-read.table("​http://​www.leg.ufpr.br/​~joel/​dados/​dadostest.txt",​h=T) dadostest<​-read.table("​http://​www.leg.ufpr.br/​~joel/​dados/​dadostest.txt",​h=T)
 </​code>​ </​code>​
- 
  
 ===== Bibliografias ===== ===== Bibliografias =====
Linha 354: Linha 314:
   address =      {},   address =      {},
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 +}
 +</​bibtex>​
 +
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 +@Book{hair+tatham+anderson+black:​2006,​
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 </​bibtex>​ </​bibtex>​
Linha 361: Linha 333:
 @article{ABC2422007,​ @article{ABC2422007,​
 author = {ABC da Saúde}, author = {ABC da Saúde},
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Linha 423: Linha 395:
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 @Book{HOFFMANN1977,​ @Book{HOFFMANN1977,​
Linha 647: Linha 611:
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Linha 679: Linha 643:
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-@Manual{GIOLO2006,+@unpublished{GIOLO2006,
 author = {Giolo, Suely Ruiz}, author = {Giolo, Suely Ruiz},
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Linha 690: Linha 652:
  
  
-@Manual{GIOLO2007,+@unpublished{GIOLO2007,
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Linha 735: Linha 696:
  
  
-===== Laboratórios de Estatística ===== 
- 
-=== == ==== Flaviane Peccin ==== == === 
- 
-Artigo: {{projetos:​artigo.pdf|Fatores de Hipertensão usando Redes Neurais Kohonen}} 
- 
-Apresentação:​ 05/09/2007 - Grupo II 
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-Apresentação 2: 24/10/2007 - Grupo II 
- 
- 
-=== == ==== Christine Cardozo de Araujo ==== == === 
- 
-Artigo: Projeto Bambuí-MG 
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-Apresentação 1: 05/09/2007 - Grupo I 
  
-Apresentação 2: 24/10/2007 - Grupo I 
  
 ===== Modelos para Redação do TCC ===== ===== Modelos para Redação do TCC =====

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