Hodnocení úspěšnosti metod při shlukování časových řad – Karolína Bakuncová
Karolína Bakuncová
Diplomová práce
Hodnocení úspěšnosti metod při shlukování časových řad
Evaluation of clustering methods for time series
Anotace:
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 …víceAbstract:
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 …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 29. 4. 2024
Identifikátor:
https://vskp.vse.cz/eid/92603
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 3. 6. 2024
- Vedoucí: Tomáš Löster
- Oponent: Jakub Danko
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Vysoká škola ekonomická v Prazehttps://vskp.vse.cz/eid/92603
Vysoká škola ekonomická v Praze
Magisterský studijní program:
Statistika
Práce na příbuzné téma
-
Time Series Analysis
Bohumil Kolář -
Analysis of Time Series Data Available in Official Statistics
Aydin Halil -
Time Series Forecasts using the Neural Networks
Juraj Čurpek -
Time series analysis of selected pollutants emission in the United Kingdom in years 1990-2016
Egor Shinkariuk -
Remuneration Schemes for Individual Prosumers in the EU – understanding the comparison of clustering results
Khatia Shaverdashvili -
Interpretable clustering of turtle graphics programs
Zuzana Ďurčeková -
Evaluation of Multiple Clustering Algorithms on Insurance Datasets
Kryštof Suchánek -
Extension of clustering analysis tool for cybersecurity exercises
Tomáš Ondruško