| |
| |
| |
| |
|
Network flows and their software support
Zdražil, Jan ; Sekničková, Jana (advisor) ; Chlapek, Dušan (referee)
This thesis deals with the maximum flow problem in network. First part describes and explains basic terms of graph theory, which gives theoretical base for following text. Next part is dedicated to algorithms that may be used to solve a maximum flow problem. Each described algorithm contains a brief history, general notation and a practical example. The next very important part of the thesis is in specific computer science applications such as computer vision and web mining. As an essential part of the thesis is developed software in programming language Java, which allows user to compare the implemented algorithms and to solve large network flows problems.
|
| |
| |
| |
| |
|
Clustering methods for large datasets
Vilikus, Ondřej ; Fialová, Hana (advisor) ; Húsek, Dušan (referee)
S rostoucím množstvím shromažďovaných a ukládaných dat vzniká potřeba shlukovacích metod, které by se dokázaly vypořádat i s rozsáhlými datovými soubory. Proto se objevuje množství nových algoritmů, vycházejících jak ze statistických přístupů, tak i z oblasti strojového učení. Cílem této diplomové práce je stručně představit dostupné metody shlukové analýzy a zhodnotit jejich silné a slabé stránky při analýze velkých souborů. Obsahem teoretické části je shrnutí základních pojmů a principů, které jsou všem metodám společné, a popisu nejznámějších metod shlukové analýzy. Ten obsahuje stručné vysvětlení, na jakém principu fungují a jaké výhody nebo případné nedostatky můžeme při jejich použití očekávat. Praktická část práce je věnována vlastnímu testování osmi metod dostupných v komerčním (SPSS, S-PLUS, STATISTICA) nebo akademickém (Weka) softwaru. Pro testování jsou použity umělé soubory se specifickými charakteristikami, které jsem vygeneroval pomocí vlastního algoritmu. Ten je rozšířením Neyman-Scottova procesu a kromě sférických shluků generuje i shluky nepravidelných tvarů. Výsledky potvrzují očekávání vycházející z teoretických předpokladů. Přinášejí však možnost kvantifikace vlivu charakteru dat na vhodnost jednotlivých metod.
|