Mudelipõhise klasteranalüüsi ja K-medoidide meetodi võrdlemine kvalitatiivsete tunnustega andmete klasterdamisel

Lühendatud kirje lehekülg
dc.contributor.advisorKuljus, Kristi, juhendaja
dc.contributor.authorUgrjumova, Anastassia
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondet
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituutet
dc.date.accessioned2020-07-01T13:26:04Z
dc.date.available2020-07-01T13:26:04Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractMagistritöö eesmärk on võrrelda kaht erinevat klasteranalüüsi meetodit, kus üks on mudelipõhine ja teine põhineb vaatlustevahelistel kaugustel. Täpsemalt, võrreldakse mudelipõhist klasteranalüüsi ja K-medoidide meetodit kvalitatiivsete tunnuste korral. K-medoidide meetodi rakendamiseks kasutatakse PAM-algoritmi (partitioning around medoids). Mudelipõhise klasteranalüüsi puhul on vaatlused kirjeldatud segujaotuse abil, samal ajal PAM-algoritm põhineb erinevusmõõtudel. Viiakse läbi simulatsioonid erinevate klastrite kattuvusmäärade korral ja uuritakse mõlema klasterdusmeetodi käitumist erinevate kattuvuste korral. Et tulemusi analüüsida, kasutatakse kohandatud Randi indeksit ja keskmise silueti laiuse kriteeriumit.et
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10062/68251
dc.language.isoestet
dc.rightsopenAccesset
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectkeskmise silueti laiuse kriteeriumet
dc.subjectkohandatud Randi indekset
dc.subjectPAM-algoritmet
dc.subjectR (programmeerimiskeel)et
dc.subjectadjusted Rand indexen
dc.subjectaverage silhouette widthen
dc.subjectPAM algorithmen
dc.subjectR (programming language)en
dc.subject.otherklasteranalüüset
dc.subject.otherklastridet
dc.subject.othermudelidet
dc.subject.othertõenäosusjaotusedet
dc.subject.othercluster analysisen
dc.subject.otherclustersen
dc.subject.othermodelsen
dc.subject.otherprobability distributionsen
dc.subject.othersimulatsioonet
dc.subject.othersimulationen
dc.titleMudelipõhise klasteranalüüsi ja K-medoidide meetodi võrdlemine kvalitatiivsete tunnustega andmete klasterdamiselet
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesiset

Failid

Originaal pakett

Nüüd näidatakse 1 - 1 1
Pisipilt
Nimi:
ugrjumova_anastassia_msc_2020.pdf
Suurus:
570.99 KB
Formaat:
Adobe Portable Document Format
Kirjeldus:
Lae alla

Litsentsi pakett

Nüüd näidatakse 1 - 1 1
Pisipilt ei ole saadaval
Nimi:
license.txt
Suurus:
1.67 KB
Formaat:
Item-specific license agreed upon to submission
Kirjeldus:
Lae alla

Kollektsioonid

LTMS magistritööd -- Master's theses