| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Delne urejenosti in hierarhično gručenje
Avtorji:ID Ferk, Eva (Avtor)
ID Bokal, Drago (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Rizman Žalik, Krista (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf UNI_Ferk_Eva_2009.pdf (4,59 MB)
MD5: 1770864545B67BDF718C55CC0454B554
PID: 20.500.12556/dkum/d2b94130-b30d-449d-bf48-8dfdf9c245ff
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Diplomsko delo
Organizacija:FNM - Fakulteta za naravoslovje in matematiko
Opis:Gručenje podatkov velja za eno najpomembnejših metod podatkovnega rudarjenja, ki se kot nova informacijska tehnologija dnevno razvija. Razvrščanja objektov v gruče so se tekom let raziskovalci lotevali na več načinov, kar s seboj prinese obilico različnih metod in postopkov. V diplomski nalogi se podrobneje seznanimo z merili za podobnost objektov znotraj posamezne gruče. Predstavljenih je več metod, od tega so tri hierarhične metode implementirane, predstavljene pa so tudi razlike med njimi. Vsaka razvrstitev objektov v gruče je matematično gledano ekvivalenčna relacija. Dva podatka sta ekvivalentna, če sta v isti gruči. V prvem delu je razvito matematično orodje, s katerim kasneje raziskujemo lastnosti podatkovne hierarhije, ki nastane med izvajanjem algoritmov gručenja. Končna ugotovitev kaže na to, da je reducirani graf podatkovne hierarhije, ki ga dobimo tekom razvrščanja hierarhičnih algoritmov gručenja, enak poti, za nehiearhično metodo $K$-voditeljev pa je to graf brez povezav.
Ključne besede:podatkovna hierarhija, gručenje podatkov, delne urejenosti, dendrogram, ugnezdeni gručni diagram, ekvivalenčna relacija, minimalna metoda, maksimalna metoda, povprečna metoda
Kraj izida:Maribor
Založnik:[E. Ferk]
Leto izida:2009
PID:20.500.12556/DKUM-9968 Novo okno
UDK:51(043.2)
COBISS.SI-ID:16751368 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:PFJCOTVV
Datum objave v DKUM:22.04.2009
Število ogledov:5451
Število prenosov:534
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:FNM
:
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.

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Partial orders and hierarchical clustering
Opis:Data clustering is the task of organizing a set of object into groups (clusters) according to some similarity measure of the objects. As such, data clustering represents one of the most important methods of data mining. Over the years, the researchers have classified objects into clusters in several ways, which brings up plenty of different methods and procedures. In this graduation thesis, we implemented three hierarchical clustering methods and studied differences between them. Each classification of objects is from mathematical point of view an equivalence relation. Two data objects are equivalent if they are in the same cluster. In the first part, a mathematical framework of data hierarchies is developed. It enables us to study characteristics of data hierarchy, which we obtain during the execution of clustering algorithms. We show that reduced graph of data hierarchy, which results from execution of a hierarchical clustering algorithm, is a path. During nonhierarchical algorithm of K-means we obtain a graph without edges.
Ključne besede:Data hierarchy, clustering, partial order, dendrogram, nested cluster diagram, equivalence relation, single link, complete link, group-average agglomerative clustering.


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