Implementacija k-means gručenja z genetskim algoritmomŠaruga, Alen (Avtor) Karakatič, Sašo (Mentor) Fister, Iztok (Komentor) gručenjek-meansgenetski algoritemcentroidiK-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.[A. Šaruga]20242024-07-15 11:45:02Diplomsko delo/naloga89496UDK: 004.421.2:004.627(043.2)COBISS_ID: 220095747sl