Inteligência Computacional Aplicada à Saúde - O Algoritmo Unsupervised Robust C-Prototypes para a Tarefa de Clusterização Utilizando o Método de Lógica Fuzzy
Os avanços tecnológicos facilitaram, às mais diversas organizações, o armazenamento de grandes bases de dados. Desta forma, para seu próprio benefício, surgiu a necessidade de análise desta informação. O data mining, principal etapa do processo de descoberta de conhecimento, é responsável por encontrar padrões e relações nos dados, funcionando como auxílio para a tomada de decisão. Este artigo descreve a modelagem matemática e a implementação do algoritmo de lógica fuzzy Unsupervised Robust C-Prototypes, para a tarefa de clusterização. Esta tarefa é responsável por agrupar uma base de dados considerando a semelhança entre os dados, sendo que o método de lógica fuzzy melhora os resultados encontrados por possibilitar aos elementos a pertencerem a mais de cluster simultaneamente
