|
|
Cluster Analysis Module of a Data Mining System
Hlosta, Martin ; Burgetová, Ivana (referee) ; Zendulka, Jaroslav (advisor)
This thesis deals with the design and implementation of a cluster analysis module for currently developing datamining system DataMiner on FIT BUT. So far, the system lacked cluster analysis module. The main objective of the thesis was therefore to extend the system of such a module. Together with me, Pavel Riedl worked on the module. We have created a common part for all the algorithms so that the system can be easily extended to other clustering algorithms. In the second part, I extended the clustering module by adding three density based clustering aglorithms - DBSCAN, OPTICS and DENCLUE. Algorithms have been implemented and appropriate sample data was chosen to verify theirs functionality.
|
|
|
Crash Analysis Portal
Janeček, Milan ; Rychlý, Marek (referee) ; Zendulka, Jaroslav (advisor)
This work presents problems of software products field failure analysis and introduces terms a field failure and a system for field failures analysis. Rest of this work contains requirements analysis and design of one part of the system for field failures analysis a central. A part of the central is then implemented and design correctness and practical usability of the central is evaluated.
|
|
|
Querying Spatio-Temporal Data of Moving Objects
Dvořáček, Ondřej ; Kolář, Dušan (referee) ; Zendulka, Jaroslav (advisor)
This master's thesis is devoted to the studies of possibilities, which can be used for representation of moving objects data and for querying such spatio-temporal data. It also shows results of the master's thesis created by Ing. Jaroslav Vališ, that should be used for the solution of this master's thesis. But based on the theoretical grounds defined at the beginning of this work was designed and implemented new database extension for saving and querying spatio-temporal data. Special usage of this extension is demonstrated in an example application. This application uses the database extension for the implementation of its own database functions that are domain specific. At the conclusion, there are presented ways of the farther development of this database extension and the results of this master's thesis are there set into the context of the following project, doctoral thesis "Moving objects database".
|
|
|
Homegrown Product Offering System
Doubek, Daniel ; Zendulka, Jaroslav (referee) ; Burget, Radek (advisor)
This thesis focuses on the design, implementation and testing of the information system which will be used to sell homemade products. It is intended primarily for smallholders and backyard keepers who are creating surpluses and would like to offer them. I focused especially on user-friendly design, but also on the system features and capabilities that make it easier to offer and sell these products. This system is implemented in PHP, framework Nette combined with MySQL, HTML with Bootstrap library and in JavaScript's library JQuery. As a part of this thesis I have created a user-friendly information system which meets the demands of users.
|
|
| |
|
|
Data Mining in Oracle Server Environment
Pap, Juraj ; Kunc, Michael (referee) ; Zendulka, Jaroslav (advisor)
The goal of this thesis was to deal with the problem of data mining and finding out support in DB server Oracle subsequently. The project is aimed at mining of association rules. The result of this work is an application that an user can use for working with mining models, changing their options and using an GUI to show the mined association rules. The application uses the support of DB server Oracle.
|
|
|
Periodic Patterns Mining
Stríž, Rostislav ; Zendulka, Jaroslav (referee) ; Šebek, Michal (advisor)
Data collecting and analysis are commonly used techniques in many sectors of today's business and science. Process called Knowledge Discovery in Databases presents itself as a great tool to find new and interesting information that can be used in a future developement. This thesis deals with basic principles of data mining and temporal data mining as well as with specifics of concrete implementation of chosen algorithms for mining periodic patterns in time series. These algorithms have been developed in a form of managed plug-ins for Microsoft Analysis Services -- service that provides data mining features for Microsoft SQL Server. Finally, we discuss obtained results of performed experiments focused on time complexity of implemented algorithms.
|
|
| |
|
|
Framework for Data Generators
Kříž, Blažej ; Ráb, Jaroslav (referee) ; Zendulka, Jaroslav (advisor)
This master's thesis is focused on the problem of data generation. At the beginning, it presents several applications for data generation and describes the data generation process. Then it deals with development of framework for data generators and demonstrational application for validating the framework.
|
|
|
Classifier of astrophysics data
Rylko, Vojtěch ; Vrábelová, Pavla (referee) ; Zendulka, Jaroslav (advisor)
Cílem této práce je implementace algoritmu pro dolování z dat pro použítí v astrofyzice. V práci jsou představeny základní pojmy a principy dolování z dat. Zejména jeho obecná definice, rozlišení mezi klasifikací a regresí a vyhodnocování přesnosti modelu. Text se zabývá převážně učením s učitelem. Blíže představeny jsou algoritmy založené na rozhodovacích stromech. Je definován rozhodovací strom jako model a uveden obecný algoritmus pro tvorbu rozhodovacích stromů z dat. Jsou diskutována různá kritéria dělení v uzlech (zejména založená na etropii), kritéria pro ukončení růstu a ořezávání stromů. Pro ilustraci jsou uvedeny vybrané algoritmy - ID3, CART, RainForest a BOAT. Na dříve uvedených informacích je založena kapitola o souborech rozhodovacích stromů. Zabývá se základními způsoby jejich kombinací (bagging a arcing) . Detailněji je popsán obecný algoritmus náhodných lesů a RandomForest TM jako příklad jeho praktické realizace. Na základě srovnání algoritmů a provedených experimentů v literatuře jsou k implementaci vybrány náhodné lesy. Implementovaný algoritmus je detailněji popsán - k dělení uzlů používá Gini entropie a průměrnou kvadratickou chybu, ignoruje chybějící hodnoty a pro kombinaci výstupů jednotlivých stromů používá většinové hlasování / průměr. Jako formát vstupních a výstupních dat je zvolena podmnožina ARFF formátu. Architektura implementace je ilustrována UML diagramy s popisujícím komentářem. Jednotlivé aspekty implementace jsou stručně popsány - implementačním jazykem je C++11, je využívána knihovna Boost (zejména chytré ukazatele, serializace, nastavení parametrů a konfigurační soubory, ...) společně s dalšími volně dostupnými knihovnami (google-glog pro logování, googletest pro jednotkové testování, ...). Grafického výstupu je dosaženo tiskem modelu náhodného lesu do XML souboru a jeho transformací skriptem do jazyka DOT. Pro oveření validity a vlastností implementace a jejího srovnání s jinými implementacemi náhodných stromů (Waffles, RF-ACE a R - balíček randomForest) jsou navrženy, popsány a provedeny exprimenty: klasifikace astronomických těles na základě barevných indexů, regrese rudého posuvu na základě barevných indexů, osm klasifikačních a pět regresních experimentů na datech z UCI repository. Průběh experimentů je plně automatizován skripty (Bash, Python a R) a je měřena doba učení modelů. Z výsledků experimentů vyplývá, že autorova implementace si vedla výborně při klasifikaci a průměrně při regresi; z časového hlediska měla problémy při datech s mnoha instancemi. Výsledkem práce je zdokumentovaná, snadno rozšiřitelná implementace náhodných lesů v jazyce C++ s grafickým znázorněním modelu, mnoha možnostmi nastavení a experimentálně ověřenou funkčností. Diskuze o dalším možném pokračování projektu se zabývá zejména odstraněním problemů s časovou náročností a přídáním nových funkcionalit.
|
guest ::
