Minimum description length in boolean matrix factorization – Mgr. Martin TRNEČKA, Ph.D.
Mgr. Martin TRNEČKA, Ph.D.
Rigorózní práce
Minimum description length in boolean matrix factorization
Anotace:
V oblasti analýzy dat patří Booleovská dekompozice matic (BMF) mezi významné směry výzkumu. V minulosti byl v oblasti BMF úspěšně použit minimum description length (MDL) princip pro řešení model order selection problému, avšak BMF algoritmus, používající MDL jako hlavní kritérium pro výběr faktorů chybí. V této práci je představen nový algoritmus, který je založený na formální konceptuální analýze …víceAbstract:
During the past few years Boolean matrix factorization (BMF) has become an important direction in data analysis. The minimum description length principle (MDL) was successfully adapted in BMF for the model order selection. Nevertheless, an BMF algorithm performing good results from the standpoint of standard measures in BMF is missing. In this thesis, we propose a novel from-below Boolean matrix factorization …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 6. 5. 2019
Obhajoba závěrečné práce
Citační záznam
Jak správně citovat práci
TRNEČKA, Martin. Minimum description length in boolean matrix factorization. Olomouc, 2019. rigorózní práce (RNDr.). UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI. Přírodovědecká fakulta
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI, Přírodovědecká fakultaUNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI
Přírodovědecká fakultaRigorózní řízení / obor:
Informatika / Informatika
Práce na příbuzné téma
- Žádné práce na příbuzné téma.
Název
Vložil
Vloženo
Práva