Klasifikační algoritmy využívající pojmů fuzzy matematiky

Bc. Pavlína NOVOTNÁ

Master's thesis

Classification algorithms based on fuzzy mathematics

Abstract:

Tato diplomová práce seznamuje čtenáře s možností využití fuzzy matematiky při klasifikaci dat. Je zde ukázáno, jak použít fuzzy entropii pro výběr atributu, práce rovněž nabízí srovnání rozhodovacích stromů, náhodných lesů a fuzzy náhodného lesa. V první kapitole jsou základní pojmy související s klasifikací a definice fuzzy množiny. Další kapitola je věnována úvodu do klasifikace a základním klasifikačním metodám. V následujících kapitolách jsou detailněji popsány rozhodovací stromy, především Quinlanovy algoritmy ID3, C4.5 a C5.0, Breimanovy náhodné lesy a fuzzy náhodný les. V závěru jsou prezetovány výsledky vlastních pokusů s klasifikací dat pomocí C5.0 algoritmu a náhodných lesů.

Abstract:

This diploma thesis introduces readers to the possibility of using fuzzy mathematics in data classification. It is shown here how to use fuzzy entropy for attribute selection, the thesis also offers comparison of decision trees, random forests and fuzzy random forest. There are basic terms associated with a classification and definition of a fuzzy set in the first chapter. Next chapter is devoted to introduction to the classification and to description of basic classification methods. Decision trees, especially Quinlan?s algorithms ID3, C4.5 and C5.0, Breiman?s random forests and fuzzy random forest are described in more detail in following chapters. Results of own experiments with classification using C5.0 algorithm and random forests are presented at the end.

Keywords

klasifikace, klasifikační stromy, náhodný les, fuzzy náhodný les

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 22. 4. 2015

Accessible from:: 22. 4. 2015

Thesis defence

• Date of defence: 13. 5. 2015
• Supervisor: RNDr. Jiří Kupka, Ph.D.

University of Ostrava

Faculty of Science

Master programme / field:
Biology / Bi-Ma 2ob.N ss