Tradičné a moderné prístupy k zhlukovej analýze

Stanislav Kováč

Bakalářská práce

Tradiční a moderní přístupy k shlukové analýze

Anotace:

Přesto, že se shluková analýza používá v různých odvětvích, není tahle metoda z teoretické časti dostatečne prozkoumána. Ačkoli existuje mnoho kombinací měr vzdálenosti a metod shlukování, často kombinací těchto atributů dostávame pro stejné vstupní údaje zcela rozdílné výsledky. V této práci se proto věnujem porovnání moderních a klasických přístupů ke shlukové analýze. Tyto přístupy budeme porovnávat na základě výsledků jejich aplikace ve statistickém software R. Popíšeme výsledky a zhodnotíme úspěšnost zařazení do jednotlivých shluků pro vybrané, často citované datasety určeny právě pro shlukovou a klasifikační analýzu.

Abstract:

Eventhough, cluster analysis is widely used in a lot of sectors, it is not sufficiently theoretically explored. Taking into account, there exist a lot of combinations of metrics and cluster methods from which we can get completely different output from the same data on input. Thus, in this thesis, we study comparison of modern and traditional approach to cluster analysis. We will compare these approaches by results of their application in statistical software R. We will describe results and discuss the effectivity of allocation to the clusters. To analyse this approaches we will use often cited datasets appropriate for clustering and classification analysis.

Abstract:

Aj napriek veľmi rozšírenému používaniu zhlukovej analýzy v rôznych odvetviach, nie je táto metóda z teoretickej časti ešte dostatočne preskúmaná. Nakoľko existuje veľa kombinácií mier vzdialeností a metód zhlukovania často kombináciou týchto atribútov dostávame pre rovnaké vstupné údaje úplne rozdielne výsledky. V tejto práci sa preto venujeme porovnaniu moderných a klasických prístupov k zhlukovej analýze. Tieto prístupy porovnávame na základe výsledkov ich aplikácie v štatistickom software R. Popisujeme výsledky a hodnotíme úspešnosť zaradenia do jednotlivých zhlukov pre vybrané, často citované datasety určené práve pre zhlukovú a klasifikačnú analýzu dát.

Klíčová slova

přiřazovací problém, shluková analýza, teorie grafů, náhodná procházka

Keywords

cluster analysis, graph theory, random walk, allocation problem

Klíčová slova

přiraďovací problém, zhluková analýza, teória grafov, náhodná prechádzka

Jazyk práce: slovenština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 8. 2. 2019

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 22. 8. 2019
• Vedoucí: Jakub Danko
• Oponent: Tomáš Löster

Vysoká škola ekonomická v Praze

Bakalářský studijní program / obor:
Kvantitativní metody v ekonomice / Statistika a ekonometrie