Moderní techniky pro aplikace dataminingu

Viktorin, Adam

Moderní techniky pro aplikace dataminingu

DSpace Repository

Language: English čeština

Moderní techniky pro aplikace dataminingu

dc.contributor.advisor	Šenkeřík, Roman
dc.contributor.author	Viktorin, Adam
dc.date.accessioned	2015-07-24T12:50:00Z
dc.date.available	2015-07-24T12:50:00Z
dc.date.issued	2015-01-12
dc.identifier	Elektronický archiv Knihovny UTB
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10563/34274
dc.description.abstract	Tato práce představuje datamining a testuje účinnost jednotlivých technik na benchmark datasetech Iris a Wine. První část se věnuje detailnímu popisu dataminingu jako procesu získávání informací z dat, popisu datových typů, jejich vizualizaci a předzpracování pro účely dataminingových algoritmů. V druhé části jsou detailně popsány jednotlivé datasety, dále jsou představeny moderní datamining algoritmy a jejich funkce je testována a porovnána. Mezi techniky používané těmito moderními algoritmy patří: fuzzy logika, umělé neuronové sítě, evoluční technologie a heuristika.
dc.format	121 s. (156 000 znaků)
dc.format.extent	3831206
dc.language.iso	cs
dc.publisher	Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
dc.rights	Bez omezení
dc.subject	Datamining	cs
dc.subject	clustering	cs
dc.subject	fuzzy logika	cs
dc.subject	neuronové sítě	cs
dc.subject	evoluční technologie	cs
dc.subject	heuristika	cs
dc.subject	preprocessing	cs
dc.subject	RS	cs
dc.subject	DE	cs
dc.subject	DBSCAN	cs
dc.subject	FKM	cs
dc.subject	KMPP	cs
dc.subject	Iris	cs
dc.subject	Wine	cs
dc.subject	dataset	cs
dc.subject	Datamining	en
dc.subject	clustering	en
dc.subject	fuzzy logic	en
dc.subject	neural networks	en
dc.subject	evolution technologies	en
dc.subject	heuristic	en
dc.subject	preprocessing	en
dc.subject	RS	en
dc.subject	DE	en
dc.subject	DBSCAN	en
dc.subject	FKM	en
dc.subject	KMPP	en
dc.subject	Iris	en
dc.subject	Wine	en
dc.subject	dataset	en
dc.title	Moderní techniky pro aplikace dataminingu
dc.title.alternative	Modern Techniques for Data-mining Applications
dc.type	diplomová práce	cs
dc.contributor.referee	Kotyrba, Martin
dc.date.accepted	2015-06-15
dc.description.abstract-translated	This thesis is presenting datamining and testing functionality of some datamining tech-niques on benchmark datasets Iris and Wine. The first part is focused on detailed descrip-tion of datamining as a process of knowledge discovery in data, data attribute types de-scription, visualization of data and data preprocessing. Datasets and modern datamining techniques are described and tested in the second part of this thesis. Modern datamining techniques include: fuzzy logic, artificial neural networks, evolution technologies and heuristic.
dc.description.department	Ústav počítačových a komunikačních systémů
dc.thesis.degree-discipline	Počítačové a komunikační systémy	cs
dc.thesis.degree-discipline	Computer and Communication Systems	en
dc.thesis.degree-grantor	Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta aplikované informatiky	cs
dc.thesis.degree-grantor	Tomas Bata University in Zlín. Faculty of Applied Informatics	en
dc.thesis.degree-name	Ing.
dc.thesis.degree-program	Inženýrská informatika	cs
dc.thesis.degree-program	Engineering Informatics	en
dc.identifier.stag	40420
utb.result.grade	A
dc.date.submitted	2015-05-18