Porovnání metrik pro shlukovací algoritmy

Jakub SCHENK

Bachelor's thesis

Comparison of metrics for clustering algorithms

Anotácia:

Tato bakalářská práce se zabývá použitím metody shlukování na umělých i reálných datech, s použitím různých metrik. Cílem práce je otestovat různá nastavení shlukovacího algoritmu a pozorovat, jak se liší výsledky. Nastavením je myšleno střídání vybraných metrik pro výpočet, lasifikovat pro různé množství shluků apod. na různých typech vstupních dat.

Abstract:

This Bachelor thesis deals with clustering methods used on real and artificial data while using different metrics. The aim was to test different settings of clustering algorithm and observe differences between outcomes. By settings is meant switching between chosen metrics, classify for different numbers of clusters etc. on various input data.

Kľúčové slová

Shlukování, metrika

Jazyk práce: Czech

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 6. 5. 2021

Zverejniť od: 31. 12. 2999

Obhajoba závěrečné práce

• Vedúci: Prof. Dr. Ing. Ivana Kolingerová

University of West Bohemia

Faculty of Applied Sciences

Bachelor programme / odbor:
Computer Science and Engineering / Information Technologies