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Título: Aplicação de técnicas de mineração de dados à um recorte do repositório de dados históricos sobre eleições brasileiras do Tribunal Superior Eleitoral brasileiro
Autor(es): Kira, Gustavo
Orientador(es): Kaestner, Celso Antônio Alves
Palavras-chave: Mineração de dados (Computação)
Repositórios institucionais
Algorítmos computacionais
Data mining
Institutional repositories
Computer algorithms
Data do documento: 14-Mar-2014
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Citação: KIRA, Gustavo. Aplicação de técnicas de mineração de dados à um recorte do repositório de dados históricos sobre eleições brasileiras do Tribunal Superior Eleitoral brasileiro. 2014. 115 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2014.
Resumo: Este estudo tem como objetivo usar o repositório de dados eleitorais históricos do Tribunal Superior Eleitoral como um estudo de caso para aplicação de técnicas de descoberta de conhecimento em banco de dados. Para a execução do projeto, foram escolhidas seis técnicas de classificação (C4.5, Knn-3, Knn-5, Máquina de Suporte Vetorial, Perceptron de Múltiplas Camadas, Bayes Ingênuo) e uma técnica de associação (Apriori), representado duas das quatro tarefas clássicas da Mineração de Dados. Para as técnicas de classificação, foram usados os dados referentes aos cargos de Deputado Federal, Deputado Estadual e Deputado Distrital, todos do ano 2010. Já para a tarefa de associação, foram usados os dados sobre os cargos de Vereador e Prefeito, ambos de 2012.
Abstract: This study aims to apply a set of KDD (knowledge discovery in databases) tecniques at the historical election data repository from Superior Electoral Court (Tribunal Superior Eleitoral) as a case study. To complete this goal, five classification techiniques (C4.5, Knn-3, Knn-5, Support vector Machine, Multilayer Perceptron, Naive Bayes) and one association techinique (Apriori) were chosen. For the classification experiment, the data used was about the House elections from 2010. For the association experiment, the data used was from Mayor and City Concilmans from all cities, both from the year 2012.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/9291
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