Použití filtrovacích algoritmů ve shlukové analýze
Název práce v češtině: | Použití filtrovacích algoritmů ve shlukové analýze |
---|---|
Název v anglickém jazyce: | Use of filter algorithms in cluster analysis |
Klíčová slova: | Shluková analýza, algoritmus k-průměrů, filtrovací algoritmus, algoritmus x-průměrů |
Klíčová slova anglicky: | Cluster analysis, k-means algorithm, x-means algorithm, filtering algorithm |
Akademický rok vypsání: | 2010/2011 |
Typ práce: | bakalářská práce |
Jazyk práce: | čeština |
Ústav: | Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky (32-KPMS) |
Vedoucí / školitel: | prof. RNDr. Jaromír Antoch, CSc. |
Řešitel: | skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd. |
Datum přihlášení: | 08.04.2011 |
Datum zadání: | 15.04.2011 |
Datum a čas obhajoby: | 18.06.2012 00:00 |
Datum odevzdání elektronické podoby: | 23.05.2012 |
Datum odevzdání tištěné podoby: | 24.05.2012 |
Datum proběhlé obhajoby: | 18.06.2012 |
Oponenti: | RNDr. Petr Novák, CSc. |
Zásady pro vypracování |
Mezi nejpopulárnější postupy v oblasti shlukové analýzy patří metoda k-průměrů. Během uplynulých let byla pro tento postup mnohorozměrné analýzy dat navržena a implementována řada algoritmů. Mezi tyto algoritmy patří metoda kvadrantových stromů navržená v práci Kamunka a kol. Její výhodou má být, podle autorů, schopnost pracovat s velmi rozsáhlými daty, tj. daty která mají rozsah desítek až stovek prvků.
Cílem této bakalářské práce je danou metodu nastudovat, popsat, shrnout její výhody a nevýhody, implementovat ji a vyzkoušet jak na reálných tak na simulovaných datech. Jakékoliv vylepšení doposud navržených postupů a vyřešení otevřených problémů je vítáno. |
Seznam odborné literatury |
T. Kamungo a kol. An efficient k-means clustering algorithm. Analysis and implementation. IEEE Transactions on pattern analysis and machine Intelligence 24(7), 2002.
P. Hebák a kol. Vícerozměrné statistické metody. Informatorium, Praha, 2004. H. Řezanková a kol. Shluková analýza dat. Professional Publishing, Praha, 2009. |