|
|
Rozhodovací stromy a extrakce znalostí
Vitinger, Jiří ; Mrázová, Iveta (vedoucí práce) ; Jiroutek, Pavel (oponent)
Cílem dobývání znalostí je získávat z dat závislosti či pravidla, k čemuž se používá velké množství netriviálních metod. Vybrané zástupce těchto metod představuje tato práce. Jedná se zejména o metody konstrukce rozhodovacích stromů ID3, C4.5 a CART, o metody založené na principu umělých neuronových sítí, mezi které patří vrstevnaté neuronové sítě typu zpětného šíření, sítě typu RBF, Kohonenovy mapy a různé varianty metody LVQ. Dále jsou v práci popsány klastrovací metody hierarchického shlukování, QT klastrování, klastrování metodou k-středů a jeho fuzzy obdoba. Prostor je zde věnován i technikám vhodným k předzpracování dat, jejichž správné provedení je důležitým předpokladem pro získání dobrých výsledků procesu dobývání znalostí. Experimentální část této práce porovnává popisované metody na základě testů na sadách reálných dat. Výsledky testů mohou být použity jako vodítko pro výběr nejlepší metody a jejích parametrů při dobývání znalostí z daných dat. K práci je přiložena vlastní implementace rozhodovacích stromů v jazyce C#, která umožňuje detailní sledování činnosti implementovaných metod C4.5 a CART. Aplikace poskytuje API pro programování vlastních algoritmů konstrukce rozhodovacích stromů.
|
|
|
Rozhodovací stromy a extrakce znalostí
Vitinger, Jiří ; Mrázová, Iveta (vedoucí práce) ; Jiroutek, Pavel (oponent)
Cílem dobývání znalostí je získávat z dat závislosti či pravidla, k čemuž se používá velké množství netriviálních metod. Vybrané zástupce těchto metod představuje tato práce. Jedná se zejména o metody konstrukce rozhodovacích stromů ID3, C4.5 a CART, o metody založené na principu umělých neuronových sítí, mezi které patří vrstevnaté neuronové sítě typu zpětného šíření, sítě typu RBF, Kohonenovy mapy a různé varianty metody LVQ. Dále jsou v práci popsány klastrovací metody hierarchického shlukování, QT klastrování, klastrování metodou k-středů a jeho fuzzy obdoba. Prostor je zde věnován i technikám vhodným k předzpracování dat, jejichž správné provedení je důležitým předpokladem pro získání dobrých výsledků procesu dobývání znalostí. Experimentální část této práce porovnává popisované metody na základě testů na sadách reálných dat. Výsledky testů mohou být použity jako vodítko pro výběr nejlepší metody a jejích parametrů při dobývání znalostí z daných dat. K práci je přiložena vlastní implementace rozhodovacích stromů v jazyce C#, která umožňuje detailní sledování činnosti implementovaných metod C4.5 a CART. Aplikace poskytuje API pro programování vlastních algoritmů konstrukce rozhodovacích stromů.
|
|
|
JSF framework pro komplexní vizualizaci dat
Linha, Martin ; Šlajchrt, Zbyněk (vedoucí práce) ; Vitinger, Jiří (oponent)
Diplomová práce je zaměřena na vývoj JSF frameworku poskytující komponenty pro komplexní datové vizualizace. Její cíl se skládá z realizace API pro tvorbu JSF komponent vykreslujících komplexní grafy založené na JavaScript knihovně C3.js a z následné implementace sady komponent grafů za použití tohoto API. Přínosem této práce je tedy knihovna poskytující nástroj pro tvorbu nových JSF komponent založených na C3.js společně se sadou okamžitě použitelných komponent. Na počátku je provedena rešerše relevantních JSF knihoven, pokračováno je analýzou a návrhem API. Na tomto základě je implementováno API, ve kterém je následně realizována komponentová sada. Součástí práce je uživatelská příručka, referenční příručka API a prezentační web implementovaných komponent.
|
host ::
RSS.