|
|
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.
|
|
|
Hodnocení úspěšnosti metod a koeficientů využívaných ve shlukové analýze
Hammerbauer, Jiří ; Löster, Tomáš (vedoucí práce) ; Makhalova, Elena (oponent)
Diplomová práce se zabývá hodnocením úspěšnosti vybraných indexů pro určení počtu shluků využívaných ve shlukové analýze. Cílem práce je na základě různých kombinací metod shlukování a vzdáleností ověřit, zda a případně při použití jakých metod a vzdáleností je možné se na výsledky indexů pro určení počtu shluků spolehnout. Výsledky úspěšnosti prezentované ve třetí kapitole naznačují, že ne všechny indexy pro určení počtu shluků lze použít univerzálně. Za nejúspěšnější index lze označit Dunnův, který dokázal správný počet shluků určit ve 37 % případů, respektive Daviesův-Bouldinův při toleranci odchylky jednoho shluku s podílem 70 %. Úspěšnost indexů je ovlivněna jak použitou metodou shlukování, tak i zvolenou vzdáleností.
|
|
|
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.