Porovnání výpočetní složitosti vybraných algoritmů pro dolování znalosti z dat

Bc. Tomáš Bílek

Master's thesis

Comparison of selected data mining algorithms and their computational complexity

Abstract:

Diplomová práce se zabývá porovnáním časové a paměťové složitosti vybraných algoritmů pro data mining. Předmětem teoretické části je seznámení s algoritmy strojového učení a podrobný rozbor problematiky složitosti algoritmů. Následuje výběr a zdůvodnění výběru nejběžnějších algoritmů používaných pro data mining. V praktické části se práce věnuje porovnání teoretické složitosti vybraných algoritmů s jejich naměřenými hodnotami na reálných a syntetických datech. Výstupem práce je grafické zobrazení výsledků testování, porovnání a interpretace těchto výsledků a doporučení z hlediska vhodnosti výběru algoritmu pro daný typ úlohy.

Abstract:

This thesis is concerned with comparing of time complexity and space complexity of selected data mining algorithms.The objective of the theoretical part is to provide an introduction to machine learning algorithms and a detailed analysis of the algorithm complexity problematics. The following part presents a selection of the most commonly used data mining algorithms and reasons for this selection.The practical part concentrates on comparing theoretical complexity of the selected algorithms with their measured values on both real and synthetic data.The output of this thesis is a graphical presentation of the test results, comparison and interpretation of these results and recommendation regarding the suitability of selected algorithms for the given type of task.

Keywords

Data mining, strojové učení, složitost

Keywords

Data mining, machine learning, complexity

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 4. 1. 2018

Thesis defence

• Supervisor: doc. Ing. Jan Žižka, CSc.
• Reader: Ondřej Popelka, Ph.D.

Mendel University in Brno

Faculty of Business and Economics

Master programme / field:
System engineering and informatics / Economic informatics