Maio 2014 vol. 1 num. 1 - 10th World Congress on Computational Mechanics

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IDENTIFICATION OF DISEASE PATTERNS IN DATA MINING TECHNIQUES

Dias, T. M. R. ; Dias, P. M. ; Moita, G. F. ; Carolina, P. B. ;

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In the last decades has increased the need for an automated process for discovering interesting information involving large volumes of data. This work is evidence apply data mining techniques to find out the databases of health, patients with Chagas disease, in order to classify the principal characteristics of these individuals. To achieve this goal, will use the free software Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) to facilitate the process of data mining, along with the Apriori algorithm. To obtain the expected result, during the work will be used a methodology of process of KDD (Knowledge Discovery in Databases), and all phases will be held until the end with a satisfactory result. Having an open source tool, which is responsible for automating the entire process.

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Palavras-chave: Knowledge Discovery in Databases, Data Mining, Identification of Standards,

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DOI: 10.5151/meceng-wccm2012-20009

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Como citar:

Dias, T. M. R.; Dias, P. M.; Moita, G. F.; Carolina, P. B.; "IDENTIFICATION OF DISEASE PATTERNS IN DATA MINING TECHNIQUES", p. 4634-4643 . In: In Proceedings of the 10th World Congress on Computational Mechanics [= Blucher Mechanical Engineering Proceedings, v. 1, n. 1]. São Paulo: Blucher, 2014.
ISSN 2358-0828, DOI 10.5151/meceng-wccm2012-20009

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