Minería de datos para la identificación de similitud en la información de pacientes

En el presente trabajo de fin de titulación, tiene como objetivo identificar grupos de pacientes similares basados en enfermedades. Guiados por la metodología CRISP-DM, se hicieron algunos experimentos, utilizando métodos de agrupación como BDSCAN y Kmeans, y métodos semánticos como LSA. Una vez que se obtuvo los diferentes grupos, se pudo identificar, las enfermedades más comunes de cada grupo. Se realizó un análisis individual y grupal sobre resultado de la experimentación. Finalmente se realizó la validación de todos los grupos de pacientes encontrados

• Autor principal: Jimbo Celi, Roger Israel. (author)
• Formato: bachelorThesis
• Lenguaje: spa
• Publicado: 2016
• Materias: Minería de datos; CRISP- DM – Metodología; BDSCAN – Método; LSA – Método semántico; Ingeniero en sistemas informáticos y computación – Tesis y disertaciones académicas
• Acceso en línea: http://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/16163