Introdução. Descreve a utilização de uma técnica de mineração de dados sobre o canto, a biologia e o micro-habitat da família Thamnophilidae (Aves) a fim de encontrar padrões que os relacionem. Método. Uma base de dados foi construída em planilha Excel® relacionando 82 espécies da família da ave Thamnophilidae com diversos atributos referentes às características do canto, da biologia e do micro-habitat em que são encontradas. Na análise utilizou-se o algoritmo Apriori no software WEKA 3.7.1. Resultados. Ao associar os diferentes atributos de 82 espécies diferentes considerando o suporte mínimo de 10% e a confiança mínima de 90% foram encontrados 172 padrões, dos quais 42 continham um dos atributos do canto: PC1 e PC2. Os padrões que relacionavam o atributo PC2 foram os mais significativos ao indicar a relação deste com o tamanho e gênero da família. Os resultados colaboraram para gerar a hipótese de que os atributos do canto possuem comportamentos não relacionados. Conclusões. O experimento demonstrou que o algoritmo pode ser melhor aproveitado em bases de dados maiores e/ou cuja padronização dos dados apresente menor número de categorias, o que pode ser uma limitação no campo da macroecologia. Mas, ao mesmo tempo, se mostrou um instrumento alternativo para o estudo exploratório de relações entre diversos atributos, cujos resultados podem servir de objetos de análises mais aprofundadas.
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Costa e Silva, L. D., Tsunoda, D. F., & Deslandes, V. (2011). Mineração de dados: busca de conhecimento sobre a evolução do canto da família Thamnophilidae. AtoZ: Novas Práticas Em Informação e Conhecimento, 1(1), 61. https://doi.org/10.5380/atoz.v1i1.41284
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