| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Pravičnost gručenja k-means : magistrsko delo
Avtorji:ID Praprotnik, Patrik (Avtor)
ID Karakatič, Sašo (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Colakovic, Ivona (Komentor)
Datoteke:.pdf MAG_Praprotnik_Patrik_2025.pdf (5,22 MB)
MD5: 8B29506C38E15C19D520196AFD6CCE64
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:Naloga obravnava problem pravičnosti v algoritmu gručenja k-means in njegovih prilagojenih različicah. Raziskane so različne strategije za zmanjševanje vpliva občutljivih spremenljivk ter uravnoteženje skupin v gručenju. Eksperimenti na sintetičnih in realnih podatkovnih množicah prikazujejo vpliv predlaganih pristopov na kakovost gručenja in pravičnost rezultatov. Rezultati kažejo, da je iskanje kompromisa med pravičnostjo in kakovostjo gručenja precejšnji izziv.
Ključne besede:strojno učenje, pravičnost, gručenje, občutljive spremenljivke, k-means
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[P. Praprotnik]
Leto izida:2025
Št. strani:1 spletni vir (1 datoteka PDF (XI, 69 str.))
PID:20.500.12556/DKUM-95833 Novo okno
UDK:004.85(043.2)
COBISS.SI-ID:266814467 Novo okno
Datum objave v DKUM:22.12.2025
Število ogledov:167
Število prenosov:26
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-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:28.10.2025

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Fairness of the k-means clustering
Opis:The thesis addresses the problem of fairness in the k-means clustering algorithm and its adapted variants. Various strategies are explored to reduce the influence of sensitive features and to balance groups within clusters. Experiments on synthetic and real-world datasets demonstrate the impact of the proposed approaches on clustering quality and fairness of results. The findings show that achieving a compromise between fairness and clustering quality represents a considerable challenge.
Ključne besede:machine learning, fairness, clustering, sensitive features, k-means


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