<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?id=89496"><dc:title>Implementacija k-means gručenja z genetskim algoritmom</dc:title><dc:creator>Šaruga,	Alen	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Karakatič,	Sašo	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Fister,	Iztok	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>gručenje</dc:subject><dc:subject>k-means</dc:subject><dc:subject>genetski algoritem</dc:subject><dc:subject>centroidi</dc:subject><dc:description>K-means algoritem je eden najpopularnejših in najučinkovitejših algoritmov gručenja podatkov. Kljub temu algoritem predstavlja izziv, saj je občutljiv na začetno postavitev centroidov gruč. Zato lahko algoritem stremi k lokalnemu optimumu in ne h globalno optimalni rešitvi. Namen diplomskega dela je implementacija optimiziranega k-means algoritma, manj občutljivega na začetne centroide gruč, z uporabo genetskega algoritma. Delo se osredotoča na postopek gručenja in genetski algoritem. Implementacija je izvedena v programskem jeziku Python s knjižnico NiaPy. Na koncu so predstavljeni rezultati eksperimentov, kjer je izvedena primerjava standardnega in optimiziranega k-means algoritma na različnih podatkovnih množicah.</dc:description><dc:publisher>[A. Šaruga]</dc:publisher><dc:date>2024</dc:date><dc:date>2024-07-15 11:45:02</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>89496</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>