|
|
Využití fuzzy množin ve shlukové analýze se zaměřením na metodu Fuzzy C-means Clustering
Camara, Assa ; Popela, Pavel (oponent) ; Žák, Libor (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá zhlukovou analýzou, a podrobnejšie zhlukovacími metódami, ktoré používajú fuzzy množiny. V teoretickej časti sú popísané zhlukovacie metódy a transformácie potrebné na zhlukovú analýzu. V praktickej časti aplikujeme na reálne dáta. Tieto dáta predstavujú vstupné dáta z chemicko-transportného modelu CMAQ, ktorý sa používa na získanie výpočtu koncentrácii znečisťujúcich látok v atmosfére. Na tieto dáta aplikujeme dve rôzne metódy, metódu k-means a fuzzy c-means. Pre metódu fuzzy c-means porovnáva dva rôzne prístupy k zvoleniu optimálneho váhového exponentu. Porovnali sme takto vytvorené 3 zhlukovacie štruktúry. Výsledné zhluky si boli podobné a však metóda fuzzy c- means s vyššiu hodnotou váhového exponentu vytvorila zhluky, ktoré nemali žiadnu podobnosť so zhlukovanými veličinami. V závere sme vytvorili regresný model na nájdenie vzťahu medzi vstupnými a výstupnými dátami modelu CMAQ.
|
|
|
Analýza vlastností shlukovacích algoritmů
Lipták, Šimon ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Burgetová, Ivana (vedoucí práce)
Cieľom tejto diplomovej práce bolo zoznámiť sa so zhlukovou analýzou, zhlukovacími metódami a ich teoretickými vlastnosťami. Bolo potrebné si vybrať zhlukovacie algoritmy, ktorých vlastnosti budú analyzované, vyhľadať a vybrať dátové sady, na ktorých budú tieto algoritmy spúšťané. Taktiež cieľom bolo navrhnutie a implementovanie aplikácie, ktorá bude vyhodnocovať a zobrazovať výsledky zhlukovania vhodným spôsobom. Následne bola vykonaná analýza dosiahnutých výsledkov a ich porovnanie s teoretickými predpokladmi.
|
|
|
Rozšíření systému pro shlukovou analýzu souborů
Jasnický, Matúš ; Kolář, Dušan (oponent) ; Křivka, Zbyněk (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je rozšírenie existujúceho nástroja Clusty, vyvinutého spoločnosťou Avast Software pre zhlukovanie rôznych typov súborov, o nové typy súborov - PDF a LNK (MS Windows odkaz). Dáta potrebné ku zhlukovaniu sa získavajú statickou analýzou súborov nástrojmi tretích strán. Práca popisuje aj výber vhodných atribútov a metód na zhlukovanie. Všetky časti práce boli otestované a nasadené do produkčnej verzie.
|
|
|
Matematické metody v ekonomii
Molnárová, Dominika ; Doubravský, Karel (oponent) ; Novotná, Veronika (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca pojednáva o zhodnotení a porovnaní situácie na jednotlivých trhoch práce v rámci štátov Európskej únie pomocou matematických a štatistických metód. Primárne sa zameriava na analýzu a vývoj významných ekonomických ukazovateľov miery nezamestnanosti, dosiahnutého HDP a výšky priemernej mzdy. Následne pomocou metód korelačnej analýzy pojednáva o vzájomných vzťahoch medzi vybranými ukazovateľmi a nakoniec s využitím zhlukovej analýzy budú jednotlivé štáty Európskej únie roztriedené do skupín na základe ich podobnosti.
|
|
|
Rozšíření systému pro shlukovou analýzu binárních souborů
Plaskoň, Pavol ; Ryšavý, Ondřej (oponent) ; Kolář, Dušan (vedoucí práce)
S rastúcim množstvom informácií sa zvyšuje potreba sumarizovať dáta. Jednou z používaných metód je aj zhluková analýza. Je to proces triedenia objektov do skupín na základe spoločných vlastností. V antivírusových firmách sa denne analyzuje veľké množstvo súborov. S cieľom urýchliť túto analýzu vznikol aj v AVG Technologies nástroj na zhlukovú analýzu binárnych súborov. Táto práca popisuje návrh a implementáciu rozšírenia existujúceho nástroja o zhlukovú analýzu APK súborov a s ním súvisiacich DEX súborov. Cieľom je analyzovať dané súborové formáty, vybrať z nimi poskytovaných informácií vhodné charakteristiky a vytvoriť heuristiky pre ich zhlukovú analýzu. Okrem podpory pre APK a DEX súbory bol nástroj rozšírený aj o zhlukovú analýzu archívov. Všetko bolo otestované a nasadené do produkčnej verzie.
|
|
|
K-means method
Hricová, Jana ; Antoch, Jaromír (vedoucí práce) ; Legát, David (oponent)
Názov práce: Metoda k-průměrů Autor: Jana Hricová Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedúci bakalárskej práce: prof. RNDr. Jaromír Antoch, CSc., Katedra pravdě- podobnosti a matematické statistiky Abstrakt: Táto bakalárska práca pojednáva predovšetkým o štatistickej metóde k-priemerov, ktorá je súčast'ou rozsiahlej množiny metód a algoritmov určených pre zhlu- kovú analýzu dát. Výsledky zhlukovej analýzy majú široké využitie napríklad pri d'alšej vedeckej činnosti, ale aj v marketingu, vedení firiem, poist'ovníctve atd'. Štatistické metódy zhlukovej analýzy vytvárajú z analyzovaných dát zhluky, ktoré sú tvorené podobnými objektmi. Podobnost' objektov je vyjadrená pomocou mier podobnosti, prípadne nepodobnosti. Ciel'om tejto práce bolo predstavit' algoritmus k-priemerov. Ide o nehierarchickú metódu, ktorá vyžaduje predom určeného počtu hl'adaných zhlukov. V prostredí matematického softvéru Matlab sme aplikovali tento algoritmus na simulované a reálne dáta a výsledky interpretovali pomocou grafických a číselných výstupov. Klúčové slová: k-priemerov, zhluková analýza, miera podobnosti, obrysový graf
|
|
|
Forenzní analýza sítě Bitcoin
Drozda, Tomáš ; Grégr, Matěj (oponent) ; Veselý, Vladimír (vedoucí práce)
Táto diplomová práca sa zaoberá problematikou realizácie forenznej analýzy v sieti Bitcoin. Hlavným cieľom práce bolo navrhnúť a následne implementovať prototyp nástroja forenznej analýzy v sieti Bitcoin. Teoretická časť práca je venovaná popisu siete Bitcoin. Následne sú v rámci práce porovnávané existujúce nástroje a špecifikované požiadavky na nástroje forenznej analýzy. Zvyšok práce je zameraný na popis návrhu a implementácie nástroja forenznej analýzy. Nástroj je implementovaný vo forme webovej aplikácie, ktorá umožnuje prehľadávať obsah verejnej účtovnej knihy, graficky vizualizovať toky finančných prostriedkov v sieti, zobrazovať profilové stránky jednotlivých adres uživateľov siete a Bitcoin peňaženiek.
|
|
| |
|
|
Cluster analysis of OCA Criteria in Euro zone
Korenko, Marek
Hlavným cieľom tejto diplomovej práce je preskúmať OCA (Optimálna menová Oblasť) kritéria pomocou zhlukovej analýzy na európskych krajinách a identifikovať tak "základnú skupinu" a "periférne skupiny" v čase. Dáta sú tvorené z 25 európskych krajín, ktoré sú rozdelené do dvoch skupín a taktiež samostatne preskúmane zhlukovou analýzou. Prvá skupina je vytvorená z 15 západoeurópskych krajín a druhá skupina je vytvorená z 10 východoeurópskych krajín. Zhluková analýza je aplikovaná na tri pozorovacie obdobia. Hlavné a najdlhšie pozorovacie obdobie má 14 rokov (2000-2013) a je rozdelené do dvoch pod období a to s cieľom zachytiť zmeny zhlukov v čase. Teda, druhé pozorovacie obdobie je pred krízové (2000-2008) a tretie pozorovacie obdobie je po krízové (2008-2013).
|
host ::
RSS.