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.