Data mining techniques for road accidentes: Clustering versus complex netwoks - Chuerubim, Maria Lígia; Valejo, Alan D.B.; Farha Diban, George Miguel; Stolte Bezerra , Barbara; da Silva, Irineu; Oliveira Lázaro, Bruno (UD y la Geomática, 2020)
Este trabajo analiza el rendimiento de los métodos de agrupación basados ​​en redes y clústeres complejos, con el fin de identificar los principales grupos de accidentes de tráfico y factores de riesgo. Una investigación incluyó un paso para equilibrar las clases de datos, utilizadas en el proceso de clasificación y extracción de reglas de decisión, aplicadas en cada grupo. Entonces, fue posible evaluar y responder a áreas críticas de accidentes de tránsito, que involucran daños materiales, víctimas no fatales y fatales. Los resultados señalaron que como redes complejas presentan una mejor posibilidad de generalización para diferentes subconjuntos de datos y una mayor precisión en la formación de grupos, en comparación con los métodos tradicionales de agrupación. El uso de redes complejas ayuda en el proceso de adquisición de reglas de decisión con un mayor nivel de confianza y una mayor probabilidad de ocurrencia.