Klasteranalüüsi meetodite uurimine visuaalsete andmete abil
Nimi
Priit Danelson
Kokkuvõte
Klasteranalüüs on laia kasutusvaldkonnaga andmeanalüüsi tehnika, mille rakendamiseks on olemas mitu erinevat algoritmi. Käesoleva töö eesmärk on anda ülevaade kolme levinuma klasteranalüüsi meetodi tööpõhimõtetest ja eripäradest, rakendades hierarhilise klasterda-mise, k-keskmiste klasterdamise ja Kohoneni võrgu algoritme näidisandmestiku peal. Li-saks algoritmide tööpõhimõtetele on kirjeldatud ka põhjus, miks näidisandmestikuks on valitud visuaalsed andmed ehk pildid ning kuidas on implementeeritud klasteranalüüsi meetodite rakendamiseks kasutatav skript. Töö sisaldab ka skripti rakendamisel saadud klasterduste analüüsi.
Lõputöö keel
eesti
Lõputöö tüüp
Bakalaureus - Informaatika
Juhendaja(d)
Jaak Vilo
Kaitsmise aasta
2015