|
|
RBF-networks with a dynamic architecture
Jakubík, Miroslav ; Mrázová, Iveta (vedoucí práce) ; Kukačka, Marek (oponent)
V tejto diplomovej práci som zrekapituloval viacero metód vhodných pre klastrovanie 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 základný model Kohonenových máp a dva modely Kohonenových máp s adaptívnou topológiou, konkrétne Kohonenové mapy s rastúcou mriežkou a model rastúcich neurónových plynov. Ako posledný som predstavil relatívne nový model radiálne bázických neurónových sieti. Pre tento typ neurónových sieti som uviedol viaceré učiace algoritmy RAN, RANKEF, MRAN, EMRAN a GAP. V závere práce som aplikoval jednotlivé klastrovacie metódy na reálne dáta popisujúce vzájomný obchod štátov sveta.
|
|
|
RBF-networks with a dynamic architecture
Jakubík, Miroslav ; Mrázová, Iveta (vedoucí práce) ; Kukačka, Marek (oponent)
V tejto diplomovej práci som zrekapituloval viacero metód vhodných pre klastrovanie 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 základný model Kohonenových máp a dva modely Kohonenových máp s adaptívnou topológiou, konkrétne Kohonenové mapy s rastúcou mriežkou a model rastúcich neurónových plynov. Ako posledný som predstavil relatívne nový model radiálne bázických neurónových sieti. Pre tento typ neurónových sieti som uviedol viaceré učiace algoritmy RAN, RANKEF, MRAN, EMRAN a GAP. V závere práce som aplikoval jednotlivé klastrovacie metódy na reálne dáta popisujúce vzájomný obchod štátov sveta.
|
|
|
RBF-networks with a dynamic architecture
Jakubík, Miroslav ; Mrázová, Iveta (vedoucí práce) ; Kukačka, Marek (oponent)
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.
|
host ::
RSS.