Srovnávací studie shlukovacích metod

Bc. Stanislav ŠEFAR

Master's thesis

Comparative study of clustering methods

Anotácia:

Cílem této práce je srovnávací studie shlukovacích metod. V práci jsou popsány základní skupiny shlukovacích metod a jejich nejznámější zástupci. Součástí práce je vytvořená aplikace implementující vybrané shlukovací metody. Tyto metody jsou v experimentální části srovnány na vybraných benchmarkových úlohách z rozdílné problematiky shlukování. Tato experimentální studie se zaměřuje především na kombinaci shlukovacích metod s Kohonenovou samoorganizující se mapou.

Abstract:

The goal of this thesis is the comparative study of clustering methods. The thesis describes the basic groups of clustering methods and their most common representations. An application implementing the select clustering methods is a part of this thesis. These methods are compared on select benchmark tasks from various clustering areas in the experimental part of the thesis. This experimental study focuses especially on the combination of clustering methods with Kohens self-organizing map.

Kľúčové slová

metoda k-průměrů, DBSCAN, CLARA, CURE, SOM, shlukování, umělá neuronová síť, Umapa

Jazyk práce: Czech

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 24. 4. 2017

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 31. 5. 2017
• Vedúci: doc. RNDr. PaedDr. Eva Volná, Ph.D.

University of Ostrava

Faculty of Science

Master programme / odbor:
Information Science / Information Systems