https://github.com/dyegopimentel/kmeans_projeto_integrador_3a

Neste Projeto Integrador iremos utilizar a tecnica de Aprendizado não supervisionado (K-Means) para classificar doenças através dos sintomas dos pacientes.
https://github.com/dyegopimentel/kmeans_projeto_integrador_3a

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Neste Projeto Integrador iremos utilizar a tecnica de Aprendizado não supervisionado (K-Means) para classificar doenças através dos sintomas dos pacientes.

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/dyegopimentel/kmeans_projeto_integrador_3a
• Owner: DyegoPimentel
• License: mit
• Created: 2020-09-12T23:53:25.000Z (over 4 years ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2020-10-17T14:33:12.000Z (over 4 years ago)
• Last Synced: 2024-06-21T18:55:26.291Z (8 months ago)
• Language: Python
• Size: 30.3 KB
• Stars: 1
• Watchers: 1
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE

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README

        
# Projeto_Integrador_3A 
 KMeans - Aprendizado Não Supervisionado

Neste Projeto Integrador iremos utilizar a tecnica de Aprendizado não supervisionado (K-Means) para classificar doenças através dos sintomas dos pacientes.

 Programas necessarios 



MongoDB: https://www.mongodb.com/try/download/community

Python(Anaconda): https://www.anaconda.com/products/individual



 Passo a Passo 

Após instalar o MongoDB e o Python(Anaconda) certifique-se de que sua versão do “pip” esta atualizado, para isso basta entrar via prompt de comando na pasta do seu projeto e digitar:


python -m pip install --upgrade pip


Após isso, podemos instalar o modulo “Pymongo” que fara a conexão da nossa aplicação com o banco de dados, inserindo via prompt de comando na pasta do projeto o seguinte codigo:


python -m pip install pymongo


Precisaremos do modulo "Pandas" para o nosso algoritimo, para isso basta inserir via prompt de comando os seguintes codigos:

pip install wheel

pip install pandas


Usaremos o Matplotlib para gerar os graficos, para isso basta inserir via prompt de comando o seguinte codigo:


python -m pip install -U matplotlib


Para realizar a clusterização iremos utilizar a biblioteca do sklearn, para isso basta inserir via prompt de comando o seguinte codigo:


pip install -U scikit-learn


Arquivos Inclusos


O arquivo “dataset.py” é responsável por criar o banco de dados “projeto_integrador_3A”, e criar a coleção “sintomas”. Dentro desta coleção, será inserido 30 documentos de pacientes com 3 doenças distintas (COVID-19, Dengue, Depressão). Este dataset é fictício, fique à vontade para usar outro dataset caso tenha interesse.


O arquivo "kmeans.py" é responsavel por realizar o agrupamento dos pacientes baseado nos sintomas, e após os clusters serem formados, um grafico informando a qual cluster cada doença pertence é gerado. 




Pontifícia Universidade Católica de Goiás


PROJETO INTEGRADOR 3-A


Curso: Big Data e Inteligência Artificial


Professor: Gustavo Siqueira Vinhal


Alunos: Diego de Medeiros, Dyego Pimentel, Vanessa Pereira, Ysaque Araujo.


Semestre: 2020/2