Metody shlukování strukturovaných dat

školitel: doc. Ing. Václav Šmídl, Ph.D.
e-mail: zobrazit e-mail
typ práce: bakalářská práce, diplomová práce
zaměření: MI_MM, MI_AMSM
klíčová slova: strojové učení, strukturovaná data, shlukování
popis: Shlukování je klasická statistická metoda používaná ve strojovém učení na datech, na kterých je definována vzdálenost (například Eukleidova vzdálenost vektorů). V praxi se ovšem setkáváme s daty, která mají složitější relační strukturu, např. obsah nákupního košíku v e-shopu. Definice vzdálenosti mezi takovými daty je mnohem složitější. Nabízí se využít metody statistického popisu dat, které se vzdálenosti učí. Pro zmíněná data je vhodným modelem bodový proces. Metody shlukování založené na těchto metodách jsou zatím velice jednoduché. Cílem práce je seznámit se s klasickými metodymi používanými na vektorových datech, vytvořit obdobné metody pro bodové procesy a aplikovat je na dodaná reálná data.
literatura: 1. Bishop, Christopher M. Pattern recognition and machine learning. Vol. 4. No. 4. New York: springer, 2006. 2. Vo, B. N., Dam, N., Phung, D., Tran, Q. N., & Vo, B. T. (2018). Model-based learning for point pattern data. Pattern Recognition, 84, 136-151. 3. Šmídl, V., & Quinn, A. (2006). The variational Bayes method in signal processing. Springer Science & Business Media.
poznámka: Práce je součástí řešení gratového projektu.
naposledy změněno: 16.06.2022 16:18:33

za obsah této stránky zodpovídá: Ľubomíra Dvořáková | naposledy změněno: 12.9.2011
Trojanova 13, 120 00 Praha 2, tel. +420 770 127 494
České vysoké učení technické v Praze | Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská | Katedra matematiky