|
|
Statistické klasifikační metody
Barvenčík, Oldřich ; Žák, Libor (oponent) ; Michálek, Jaroslav (vedoucí práce)
Práce se zabývá vybranými klasifikačními metodami. Jsou zde popsány základy shlukové analýzy, diskriminační analýzy a teorie klasifikačních stromů. Použití metod je ukázáno při klasifikaci simulovaných dat, výpočet je proveden v programu STATISTICA. V praktické části práce pak následuje porovnání metod při klasifikaci reálných datových souborů různých rozsahů. Klasifikačními metodami je také řešena reálná úloha – predikce znečištení ovzduší na základě předpovědi počasí.
|
|
|
Statistická analýza obrazu v kontrole jakosti
Legát, David
Název práce: Statistická analýza obrazu v kontrole jakosti Autor: David Legát Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí disertační práce: Prof. RNDr. Jaromír Antoch, CSc. Abstrakt: V současné době výraznou rychlostí narůstá potřeba zpracovávat nestrukturovaná data. Jednou z významných oblastí manipulace s nestrukturo- vanými daty je zpracování signálů jako je zvuk a obraz, pro které existuje velké množství postupů. Tato práce se zabývá statistickým přístupem ke zpracování obrazu, při kterém je obraz interpretován jako reprezentant náhodného pole. Jsou zde popsány dva problémy: odstranění šumu z obrazu, které napomáhá lepší interpretaci obrazu, a klasifikace obrazu, při které se snažíme identifikovat a rozpoznávat zobrazované objekty. Část práce zaměřená na odstranění šumu po- jednává především o využití simulačních metod MCMC. Tyto postupy je možné vyzkoušet v software, který je součástí práce. Část práce pojednávající o klasi- fikaci obrazu popisuje různé modifikace metody klasifikačních stromů. V závěru práce je uveden příklad zpracování obrazu, kde cílem je identifikace vad tkaných textílií. 1
|
|
|
Statistická analýza obrazu v kontrole jakosti
Legát, David
Název práce: Statistická analýza obrazu v kontrole jakosti Autor: David Legát Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí disertační práce: Prof. RNDr. Jaromír Antoch, CSc. Abstrakt: V současné době výraznou rychlostí narůstá potřeba zpracovávat nestrukturovaná data. Jednou z významných oblastí manipulace s nestrukturo- vanými daty je zpracování signálů jako je zvuk a obraz, pro které existuje velké množství postupů. Tato práce se zabývá statistickým přístupem ke zpracování obrazu, při kterém je obraz interpretován jako reprezentant náhodného pole. Jsou zde popsány dva problémy: odstranění šumu z obrazu, které napomáhá lepší interpretaci obrazu, a klasifikace obrazu, při které se snažíme identifikovat a rozpoznávat zobrazované objekty. Část práce zaměřená na odstranění šumu po- jednává především o využití simulačních metod MCMC. Tyto postupy je možné vyzkoušet v software, který je součástí práce. Část práce pojednávající o klasi- fikaci obrazu popisuje různé modifikace metody klasifikačních stromů. V závěru práce je uveden příklad zpracování obrazu, kde cílem je identifikace vad tkaných textílií. 1
|
|
|
Statistické klasifikační metody
Barvenčík, Oldřich ; Žák, Libor (oponent) ; Michálek, Jaroslav (vedoucí práce)
Práce se zabývá vybranými klasifikačními metodami. Jsou zde popsány základy shlukové analýzy, diskriminační analýzy a teorie klasifikačních stromů. Použití metod je ukázáno při klasifikaci simulovaných dat, výpočet je proveden v programu STATISTICA. V praktické části práce pak následuje porovnání metod při klasifikaci reálných datových souborů různých rozsahů. Klasifikačními metodami je také řešena reálná úloha – predikce znečištení ovzduší na základě předpovědi počasí.
|
|
| |
|
|
Využití klasifikačních stromů v marketingovém průzkumu trhu
PROKOPOVÁ, Kateřina
Ve své diplomové práci jsem se zabývala využitím klasifikačních stromů v marketingovém průzkumu trhu, přičemž jsem se zaměřila na oblast poskytování mobilních služeb. Cílem mé práce bylo pomocí progresivní metodologie CART (klasifikační a regresní stromy) identifikovat důležité faktory ovlivňující chování zákazníka. Na základě dotazníkového šetření jsem dospěla k závěrům, že zákazníci jsou při výběru mobilního operátora ovlivněni jejich čistým měsíčním příjmem, věkem, povoláním, službami, které nejvíce využívají a tím, zda využívají mobilního operátora pro osobní či firemní účely.
|
|
| |
host ::
RSS.