Hodnocení úspěšnosti metod při shlukování časových řad – Karolína Bakuncová
Karolína Bakuncová
Master's thesis
Hodnocení úspěšnosti metod při shlukování časových řad
Evaluation of clustering methods for time series
Abstract:
Cílem práce je hodnocení vybraných metod shlukování na třinácti náhodně vybraných datových souborech z archívu UCR. Shlukování se provádí pomocí balíčku TSclust a dtwclust v R. Výsledky shlukování se napříč všemi třinácti datovými soubory výrazně liší. Z hlediska nejúspěšnějších postupů je možné předpokládat alespoň třetinu správně zařazených objektů. Obecně nejúspěšnější hierarchickou metodou shlukování …moreAbstract:
The main goal of this paper is the evaluation of selected clustering methods on thirteen randomly selected data files from the UCR archive. Clustering itself is performed by using the TSclust and dtwclust packages in R. The clustering results vary significantly across all thirteen datasets. Based on the most successful procedures, it is possible to guarantee at least a third of correctly classified …more
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 29. 4. 2024
Identifier:
https://vskp.vse.cz/eid/92603
Thesis defence
- Date of defence: 3. 6. 2024
- Supervisor: Tomáš Löster
- Reader: Jakub Danko
Citation record
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Vysoká škola ekonomická v Prazehttps://vskp.vse.cz/eid/92603
Vysoká škola ekonomická v Praze
Master programme:
Statistika
Theses on a related topic
-
Time Series Analysis
Bohumil Kolář -
Time series analysis of selected pollutants emission in the United Kingdom in years 1990-2016
Egor Shinkariuk -
Analysis of Time Series Data Available in Official Statistics
Aydin Halil -
Time Series Forecasts using the Neural Networks
Juraj Čurpek -
Comparison of methods for clustering convolutional neural network intercomputation values with respect to explainability
Adrián Bindas -
Explaining convolutional neural network using clustering methods
Adam Bajger -
Clustering of Mobile Devices Based on Their Security State
Dáša Pawlasová -
Evaluation of Multiple Clustering Algorithms on Insurance Datasets
Kryštof Suchánek