|
|
Shluková analýza jako nástroj klasifikace objektů
Vanišová, Adéla ; Löster, Tomáš (vedoucí práce) ; Bílková, Diana (oponent)
Cílem této diplomové práce je prověření schopnosti vybraných metod shlukové analýzy správně segmentovat datový soubor složený pouze z kvantitativních proměnných. Základním kritériem pro datové soubory je předpoklad, že musí být znám počet tříd a příslušnost jednotlivých objektů do těchto tříd. Na základě znalosti o počtu tříd byla provedena shluková analýza. Přiřazení objektů k jednotlivým shlukům bylo následně porovnáno se skutečnou příslušností objektů do původních tříd. Výstupem je relativní úspěšnost vybraných metod na zkoumaných datech. Metody shlukové analýzy samy o sobě nejsou schopné určit, jaký má být optimální počet shluků, proto byly v druhém kroku pro každý zkoumaný datový soubor určeny hodnoty vybraných kritérií odhadujících optimální počet shluků. Na základě tohoto výstupu byla zkoumána schopnost vybraných kritérií správně rozpoznat původní počet tříd. Hlavním přínosem této diplomové práce je validace schopnosti vybraných metod shlukové analýzy identifikovat podobnost objektů a ověření schopnosti vybraných kritérií odhadnout počet shluků, který odpovídá skutečnému rozdělení souboru. Zároveň tato práce nabízí strukturovaný přehled základních metod shlukové analýzy a ukazatelů pro odhad optimálního počtu shluků.
|
|
|
Hodnocení výsledků metod shlukové analýzy
Löster, Tomáš ; Řezanková, Hana (vedoucí práce) ; Berka, Petr (oponent) ; Dohnal, Gejza (oponent)
Shluková analýza zahrnuje řadu metod a postupů, které slouží především ke klasifikaci objektů. Zastává významnou roli v mnoha odvětvích. Vzhledem k tomu, že se výsledná rozdělení objektů do shluků mohou lišit v závislosti na zvolených metodách a dílčích specifikacích, je vhodné získané výsledky hodnotit. Jedním z cílů této disertační práce bylo vytvořit strukturovaný přehled existujících koeficientů a postupů určených pro hodnocení výsledků shlukování, a to jednak v závislosti na použitých metodách, jednak v závislosti na počtu shluků. Hlavním cílem pak bylo navržení nových, resp. modifikace existujících koeficientů pro hodnocení těchto výsledků v situaci, kdy jsou objekty charakterizované kvalitativními proměnnými, resp. proměnnými různých typů. Nově navržené koeficienty jsou založeny na zjišťování variability, která je současně využívána i pro stanovení odlišnosti objektů i shluků. Variabilita v případě nominálních proměnných je zjišťována buď na základě variačního poměru, nebo pomocí entropie, či Giniho koeficientu, v případě ordinálních proměnných pak na základě koeficientu dorvar; v případě kombinace s kvantitativními proměnnými jde o kombinaci s využitím rozptylu. Vhodnost použití vybraných koeficientů je zkoumána na reálných datech, u kterých je buď známé, nebo neznámé zařazení objektů do shluků. Analyzované datové soubory jsou různého rozsahu, obsahují různé typy a počty proměnných. V daných situacích je zjišťována možnost aplikace vybraných koeficientů pro stanovení optimálního počtu shluků. Cíle práce je tedy možné považovat za splněné. Přínosem této disertační práce je navržení nových způsobů měření podobnosti objektů a shluků v případech, jsou-li objekty charakterizovány jinými než pouze kvantitativními proměnnými. Dalším přínosem je klasifikace existujících hodnotících koeficientů. Stěžejním přínosem je navržení nových koeficientů pro případ kvalitativních proměnných, resp. proměnných různých typů. Na základě provedených analýz byl identifikován koeficient, pomocí něhož bylo možné správně určit optimální počet shluků (na rozdíl od dosud používaného koeficientu).
|
host ::
RSS.