Alternativní způsoby vizualizace kategoriálních dat ve shlukové analýze - Nováková, Veronika (2024)
Tato diplomová práce se zabývá možnostmi vizualizaci shlukové analýzy kategoriálních dat, jelikož zatímco možností vizualizace v případě použití kvantitativních proměnných je mnoho, v případě kategoriálních dat tyto možnosti chybí. Tato práce nabízí přehled možných přístupů k vizualizaci kategoriálních dat a shlukové analýzy obecně. Dále je v práci navržen nový postup vizualizace, který se vypořádává s problémy spojených s vizualizací kategoriálních dat a bude tak vhodným nástrojem pro grafické znázornění výsledků shlukové analýzy. Za tímto účelem jsou nejdříve popsány základní principy samotné shlukové analýzy se zaměřením na shlukování kategoriálních dat. Dále práce popisuje různé metody, které lze použít pro uspořádání kategorií a určení jejich vzdáleností. Na základě popsaných teoretických poznatků tato práce navrhuje nové postupy nazvané HCADM, HCAKL, LBCADM a LBCAKL. Tyto metody se s problémem uspořádáním kategorií na osách grafu vypořádávají použitím metod hierarchického shlukování a shlukování pomocí latentních bloků. K druhému problému, určení vzdáleností kategorií, představené metody používají míry OF, IOF, Lin nebo vzdálenost Kullback-Leibler. Účinnost metod HCADM, HCAKL, LBCADM a LBCAKL je ilustrována na dvou datových soubor a lze vidět, že grafy vzniklé představenými metodami lze využít pro vizualizaci shlukové analýzy kategoriálních dat. Výsledné grafy vedou k přehlednějšímu znázornění shluků a mohou tak být použity jako obdoba cluster scatter plotu pro kategoriální proměnné