Zpět na vyhledávání

Mgr. Martin Řehánek

Bachelor's thesis

Rozšíření systémů strojového učení WEKA a RapidMiner o algoritmus ART

Extending the machine-learning systems WEKA and RapidMiner by the algorithm ART
Abstract:
Cílem teto práce bylo implementovat moderní shlukovací algoritmus Adaptive resonance theory a zabudovat jej do systému strojového učení WEKA a RapidMiner.
Abstract:
Goal of this thesis was to implement modern clustering (machine learning) algorithm Adaptive Resonance theory (version 1) and incorporate it into the WEKA and RapidMiner machine learning suits.
 

Keywords

ART Adaptive resonance theory WEKA RapidMiner YALE strojové učení machine learning data mining knowledge discovery shlukování clustering Java
 
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 7. 1. 2008
Identifier: https://is.muni.cz/th/aoq79/

Thesis defence

  • Date of defence: 5. 2. 2008
  • Supervisor: doc. Ing. Jan Žižka, CSc.
  • Reader: Mgr. Tomáš Hudík

Citation record

Cite this text

Full text of thesis

Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:
  • světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Masarykova univerzita, Fakulta informatiky
Složka Reference to the local database directory of the institution