| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Primerjava pristopov gručenja z algoritmi po vzoru iz narave
Avtorji:ID Mikek, David (Avtor)
ID Karakatič, Sašo (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf MAG_Mikek_David_2024.pdf (5,16 MB)
MD5: EB9F1D8D6575565544E250C36613A8F4
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:V tem delu smo se lotili gručenja s petimi različnimi algoritmi po vzoru iz narave. V ta namen smo razvili štiri različne pristope za njihovo uporabo pri reševanju problema gručenja. Njihovo učinkovitost smo preverili z eksperimentom nad šestimi različnimi podatkovnimi seti in na koncu izvedli primerjavo. Ugotovili smo, da lahko algoritmi po vzoru iz narave učinkovito rešujejo problem gručenja, vendar na rezultate in čas izvajanja močno vpliva izbira pristopa in algoritma.
Ključne besede:gručenje, algoritmi po vzoru iz narave
Kraj izida:Maribor
Založnik:[D. Mikek]
Leto izida:2024
PID:20.500.12556/DKUM-89675 Novo okno
UDK:004.8.021(043.2)
COBISS.SI-ID:219158787 Novo okno
Datum objave v DKUM:19.09.2024
Število ogledov:103
Število prenosov:38
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-SA 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Deljenje pod enakimi pogoji 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.sl
Opis:Ta licenca Creative Commons je zelo podobna običajni licenci Priznanje avtorstva, vendar zahteva, da so materialne avtorske pravice na izpeljanih delih upravljane z enako licenco.
Začetek licenciranja:02.08.2024

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Comparison of approaches to clustering with algorithms based on nature-inspired approach
Opis:In this worked we approached clustering with five different nature-inspired algorithms. We developed four different approaches for their application. We tested their effectiveness with experiments on six different datasets and conducted a final comparison. We found that nature-inspired algorithms can effectively be used for clustering, but the choice of approach and algorithm significantly affects the final result and required time.
Ključne besede:clustering, nature-inspired algorithms


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici