Shlukovací metody pro velké soubory dat - Vilikus, Ondřej; Řezanková, Hana, 1956-; Húsek, Dušan, 1950-; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2007)
S rostoucím množstvím shromažďovaných a ukládaných dat vzniká potřeba shlukovacích metod, které by se dokázaly vypořádat i s rozsáhlými datovými soubory. Proto se objevuje množství nových algoritmů, vycházejících jak ze statistických přístupů, tak i z oblasti strojového učení. Cílem této diplomové práce je stručně představit dostupné metody shlukové analýzy a zhodnotit jejich silné a slabé stránky při analýze velkých souborů. Obsahem teoretické části je shrnutí základních pojmů a principů, které jsou všem metodám společné, a popisu nejznámějších metod shlukové analýzy. Ten obsahuje stručné vysvětlení, na jakém principu fungují a jaké výhody nebo případné nedostatky můžeme při jejich použití očekávat. Praktická část práce je věnována vlastnímu testování osmi metod dostupných v komerčním (SPSS, S-PLUS, STATISTICA) nebo akademickém (Weka) softwaru. Pro testování jsou použity umělé soubory se specifickými charakteristikami, které jsem vygeneroval pomocí vlastního algoritmu. Ten je rozšířením Neyman-Scottova procesu a kromě sférických shluků generuje i shluky nepravidelných tvarů. Výsledky potvrzují očekávání vycházející z teoretických předpokladů. Přinášejí však možnost kvantifikace vlivu charakteru dat na vhodnost jednotlivých metod
Vedoucí práce: Hana Řezanková
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Způsob přístupu: Internet
Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2007
Rok obhajoby 2007
Keywords: algoritmy; shluková analýza; statistické a pojistné inženýrství [obor dipl. práce]; statistický software; diplomové práce; algorithms; cluster analysis; statistical software; master's theses