Search results for "klasterizācija"
showing 7 items of 7 documents
Ģenētisko algoritmu papildināšana ceļojošā tirgoņa problēmas risināšanai
2016
Bakalaura darbā tiek risināta ceļojošā tirgoņa problēma, kurā ir jāatrod īsākais ceļš starp visām dotajām pilsētām, apmeklējot katru vienreiz un atgriežoties sākuma pilsētā. Darba mērķis ir papildināt ģenētiskos algoritmus, lai uzlabotu to spēju risināt ceļojošā tirgoņa problēmu. Darba uzdevumi ir izpētīt ģenētisko algoritmu papildināšanas iespējas, izveidot pamata risinājumu, veikt tā papildināšanu un novērtēt tā rezultativitāti izvirzītās problēmas risināšanā. Darba rezultātā tika izstrādāta struktūra, kas papildina ģenētiskos algoritmus ar Kohonen klasterizāciju, tuvākā kaimiņa algoritmu, 2-opt optimizāciju un stohastisko kalnā kāpšanu, kā arī tika iegūts izstrādāto papildinājumu novērtē…
Nestriktas klasterizācijas metodes un to salīdzināšana
2022
Šis darbs ir veltīts piecām klasterizācijas metodēm: K-vidējo klasterizācijas algoritms, C-vidējo nestriktas klasterizācijas algoritms, iespējamību C-vidējo klasterizācijas algoritms, nestrikto iespējamību C-vidējo klasterizācijas algoritms un iespējamību C-vidējo nestriktas klasterizācijas algoritms. Darbs satur šo algoritmu aprakstu un salīdzināšanu, ņemot par pamatu datu klasterizācijas rezultātus. Ir aprakstīta pieeja iespējamību nestriktas klasterizācijas algoritma vispārinājumam.
Ārstniecisko tēju analīze izmantojot PCA un hierarhiskās klasterizācijas metodes
2021
Ārstniecisko tēju analīze izmantojot PCA un hierarhiskās klasterizācijas metodes. Maģistra darbs uzrakstīts latviešu valodā, tā apjoms ir 69 lapaspuses. Darbs satur 6 tabulas, 38 attēlus, 4 pielikumus un tajā izmantoti 52 literatūras avoti. Maģistra darba literatūras apskatā sniegta informācija par ārstniecisko augu un to infūziju elementsastāva un organiskā sastāva analīzes metodēm, hierarhisko klasterizāciju un metodēm ar kuru palīdzību klasteri tiek veidoti. Sniegta arī informācija par lineārām un nelineārām datu dimensionalitātes samazināšanas metodēm. Literatūras apskatā izmantota zinātniskā literatūra laika periodā no 1992. līdz 2020. gadam. Eksperimentālajā daļā ir veikta pelašķu, bē…
Trīs veidu k-vidējo klasterizācijas algoritmu teorētiskais pamatojums
2022
Bakalaura darba mērķis ir izpētīt K-vidējo klasterizāciju metodes. Darbs ir balstīts uz trīs metodēm, tas ir: klasiskā K-vidējo klasterizācija, nestriktā C-vidējo klasterizācija, un C-vidējo klasterizācija nestriktas ekvivalences gadījumā, kas ir C-vidējo speciālgadījums. Apskatītājām metodēm tiek aprakstītas tas darbošanās algoritmi, kā arī tiek sniegts ieskats nestrikto attiecību teorijā. K-vidējo un C-vidējo algoritmi tiek programmēti Python valodā un tiek uztaisītas simulācijas algoritmu iterāciju skaita salīdzināšanai.
Nestriktās klasterizācijas algoritmi un to lietojumi tekstu apstrādē
2019
Darbs ir veltīts klasiskās un nestriktās klasterizācijas algoritmiem, kuri tika pielietoti teksta klasterizācijai. Tiek apskatīti divi klasiskās klasterizācijas algoritmi, kas ir KM un hierarhiskās klasterizācijas metodes, un divi nestriktas klasterizācijas algoritmi: FCM un FCMdd klasterizācijas. Klasterizācijas algoritmi tika izmantoti “BBC News” ziņu portāla rakstu klassifikācijai pa piecām tēmām: bizness, tehnoloģijas, izklaide, sports un politika. Tika analizēti un interpretēti skaitliskie rezultāti.
Tiešsaistes Klientu Segmentācija, Izmantojot Klasterizācijas Metodes
2021
Bakalaura darba mērķis ir izpētīt tiešsaistes klientu segmentāciju, lai tā palīdzētu pieņemt loģiskus lēmumus par efektīvu mārketinga un reklāmas resursu izmantošanu. Darbā tika izmantotas divas klasterizācijas metodes: K-Medoīdu (K-Medoids) klasterizācija, un K-Prototipu (K-Prototypes) klasterizācija. Metožu izvēle tiek pamatota ar pētītā uzdevuma raksturojumu. Darba gaitā tiek aprakstīti gan abu metožu teorētiskie aspekti, gan metodes tiek pielietotas praktiski (izmantojot programmu R) konkrēta uzdevuma risināšanai. Tika veikta iegūto rezultātu analīze un salīdzināšana. Bakalaura darbā tika arī paskaidrota klientu segmentācijas nozīme veiksmīgam uzņēmumam, kā arī tika aprakstīts interneta…
Nestriktas klasterizācijas metodes balstītas uz F-transformētiem datiem
2015
Darbs ir veltīts F-transformācijām un to pielietojumam datu klasterizācijas uzde- vumā. Darbā tika apskatītas nultās un pirmās pakāpes F-transformācijas, nestriktas klasterizācijas metodes, kā arī validācijas indeksi un nestriktas klasifikācijas metodes. Apskatītas datu transformācijas un klasterizācijas metodes tika izmēģinātas uz uzģenerē- tām laikrindām, kas apraksta tīkla trafika plūsmu. Tika veikta iegūto rezultātu analīze un interpretācija.