|
|
Hodnocení Výsledků Fuzzy Shlukování
Říhová, Elena ; Pecáková, Iva (vedoucí práce) ; Řezanková, Hana (oponent) ; Žambochová, Marta (oponent)
Shluková analýza je vícerozměrná klasifikační statistická metoda zahrnující různé metody a postupy. Lze rozlišit pevné a fuzzy shlukování, kdy druhá varianta umožňuje přesnější výsledné rozdělení objektů do shluků. V reálném životě optimální počet těchto shluků není a prioriznám. A proto je zapotřebí tento optimální počet shluků zjistit, což umožnují koeficienty pro hodnocení výsledků shlukování. Těchto koeficientů však existuje velký počet. Jedním z cílů této disertační práce bylo vytvořit strukturovaný přehled existujících koeficientů a postupů určených pro hodnocení výsledků fuzzy shlukování v závislosti na optimálním počtu shluků. Hlavním cílem pak bylo navržení nového koeficientu pro hodnocení výsledků fuzzy shlukování, a to hlavně v případě velkého počtů shluků (více než pět). Nově navržený koeficient je založen na mírách příslušnosti a na vzdálenosti (euklidovská vzdálenost) mezi objekty, to znamená na principech fuzzy i pevného shlukování. Vhodnost použití vybraných koeficientů je zkoumána jednak na reálných, jednak na generovaných datových souborech, u kterých optimální počet shluků je známý. Použité datové soubory jsou různého rozsahu a obsahují různé počty proměnných a různé počty shluků. Cíle práce je možné považovat za splněné. Stěžejním přínosem této disertační práce je navržení nového koeficientu (E) pro hodnocení výsledků fuzzy shlukování, a to jak v případě souborů s malým, tak v případě souborů s velkým počtem shluků (více než pět). Díky tomu, že tento nový koeficient je založen na principech fuzzy i pevného shlukování, je schopen lépe než jiné koeficienty určit optimální počet shluků jak u malých, tak i u velkých datových souborů. Dalším přínosem práce je klasifikace již existujících koeficientů pro hodnocení výsledků fuzzy shlukování.
|
host ::
RSS.