Selekce příznaků pomocí nekorelovaných charakteristik

Loading...
Thumbnail Image
Date
ORCID
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Ke zpracování nadměrného množství dat v digitální podobě je zapotřebí použít prostředků výpočetní techniky. V některých případech je možné použít statistické metody nebo strojové učení. V obou případech mohou být data reprezentována velkým počtem příznaků. Pro efektivní zpracování může hrát důležitou roli výběr pouze určité množiny příznaků, které jsou relevantní. Tato práce zkoumá podskupinu metod pro výběr příznaků, tzv. filter metody. Tyto metody jsou mezi sebou porovnány a na základě výsledků je navržena nová metoda, která je kombinací metod původních.
In order to process large amount of data, it is necessary to use computers. It is possible to use statistical methods or machine learning in some cases. In either case, data can be represented with large number of features. Selection of suitable subset of features can be crucial for efficient processing. This thesis explores a subgroup of feature selection methods which are called filter methods. Comparison of such methods is carried out and the results are used in the design of a new method. This new method uses a combination of existing methods.
Description
Citation
VACULÍK, K. Selekce příznaků pomocí nekorelovaných charakteristik [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2013.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Automatizační a měřicí technika
Comittee
doc. Ing. Bohumil Horák, Ph.D. (předseda) prof. Ing. Pavel Václavek, Ph.D. (místopředseda) Ing. Soňa Šedivá, Ph.D. (člen) Ing. Tomáš Macho, Ph.D. (člen) doc. Ing. Václav Jirsík, CSc. (člen) Ing. Petr Honzík, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2013-06-18
Defence
Student obhájil bakalářskou práci.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení
DOI
Collections
Citace PRO