arvutiteaduse instituudi lõputööderegister


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
PDF