Porovnání metrik pro shlukovací algoritmy – Jakub SCHENK
Jakub SCHENK
Bakalářská práce
Porovnání metrik pro shlukovací algoritmy
Comparison of metrics for clustering algorithms
Anotace:
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.
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 6. 5. 2021
Zveřejnit od: 31. 12. 2999
Obhajoba závěrečné práce
- Vedoucí: Prof. Dr. Ing. Ivana Kolingerová
Citační záznam
Jak správně citovat práci
SCHENK, Jakub. Porovnání metrik pro shlukovací algoritmy. Plzeň, 2021. bakalářská práce (Bc.). ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI. Fakulta aplikovaných věd
Plný text práce
Právo: Autor si nepřeje zpřístupnění práce veřejnosti
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- Soubory jsou nedostupné.
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI, Fakulta aplikovaných vědVázaný výtisk práce naleznete v Univerzitní knihovně ZČU, více na http://www.knihovna.zcu.cz/kvalifikacni-prace/
ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI
Fakulta aplikovaných vědBakalářský studijní program / obor:
Inženýrská informatika / Informatika
Práce na příbuzné téma
- Žádné práce na příbuzné téma.