Original title: RBF-sítě s dynamickou architekturou
Translated title: RBF-networks with a dynamic architecture
Authors: Jakubík, Miroslav ; Mrázová, Iveta (advisor) ; Kukačka, Marek (referee)
Document type: Master’s theses
Year: 2011
Language: slo
Abstract: [eng] [cze]
In this master thesis I recapitulated several methods for clustering input data. Two well known clustering algorithms, concretely K-means algorithm and Fuzzy C-means (FCM) algorithm, were described in the submitted work. I presented several methods, which could help estimate the optimal number of clusters. Further, I described Kohonen maps and two models of Kohonen's maps with dynamically changing structure, namely Kohonen map with growing grid and the model of growing neural gas. At last I described quite new model of radial basis function neural networks. I presented several learning algorithms for this model of neural networks. In the end of this work I made some clustering experiments with real data. This data describes the international trade among states of the whole world. V tejto diplomovej práci som zrekapituloval viacero metód vhodných pre klastrovanie vstupných dát. Predstavil som dva dobré známe klastrovacie algoritmy, a to konkrétne K-means algoritmus a Fuzzy C-means (FCM) algoritmus. Uviedol som niekoľko metód vhodných pre odhad optimálneho počtu klastrov. Ďalej som predstavil Kohonenové mapy a dva modely Kohonenových máp s adaptívnou topológiou, konkrétne Kohonenové mapy s rastúcou mriežkou a model rastúcich neurónových plynov. Ako posledný som predstavil pomerne nový model radiálne bázických neurónových sieti. Pre tento typ neurónových sieti som uviedol viacero učiacich algoritmov. V závere práce som aplikoval jednotlivé klastrovacie metódy na reálne dáta popisujúce vzájomný obchod štátov sveta.
Keywords: clustering; Fuzzy C-means clustering; K-means algorithm; Kohonen networks; radial basis neural networks; Fuzzy C-means klastrovanie; K-means algoritmus; klastrovanie; Kohonenové siete; radiálne bázické neurónové siete

Institution: Charles University Faculties (theses) (web)
Document availability information: Available in the Charles University Digital Repository.
Original record: http://hdl.handle.net/20.500.11956/33426

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-297903


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Charles University > Charles University Faculties (theses)
Academic theses (ETDs) > Master’s theses