Návrh rozhodovacích stromů na základě evolučních algoritmů
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Tato diplomová práce pojednává o dvou algoritmech pro dolování z proudu dat - Very Fast Decision Tree (VFDT) a Concept-adapting Very Fast Decision Tree (CVFDT). Je vysvětlen princip klasifikace rozhodovacím stromem. Je popsána základní myšlenka konstrukce stromu Hoeffding Tree, který je základem pro algoritmy VFDT a CVFDT. Tyto algoritmy jsou poté rozebrány detailněji. Dále se tato práce zabývá návrhem algoritmu Genetického Programování (GP), který je použit pro vytváření klasifikátoru obrazových dat. Vytvořený klasifikátor je použit jako alternativní způsob klasifikace objektů v obraze ve frameworku Viola-Jones. V práci je rozebrána implementace algoritmů, které jsou implementovány v jazyce Java. Algoritmus GP je integrován do knihovny “Image Processing Extension” programu RapidMiner. Algoritmy VFDT a CVFDT jsou testovány na syntetických a reálných textových datech. Algoritmus GP je testován na klasifikaci obrazových dat a následně vytvořený klasifikátor je otestován na detekci obličejů v obraze.
This thesis deals with two algorithms for data stream mining - the Very Fast Decision Tree (VFDT) and the Concept-adapting Very Fast Decision Tree (CVFDT). The decision tree based classification is explained. The essential idea of the Hoeffding Tree, which is the base of VFDT and CVFDT algorithms is described. Both algorithms VFDT and CVFDT are explained in more detail. Further this work deals with the design of the Genetic Programming algorithm, which is used for an image object classifier evolving. This classifier is used as alternative approach of object classification in the Viola-Jones framework. All algorithms are implemented in programming language Java. The implementation is described. The algorithm GP is integrated into the “Image Processing Extension” library of the program RapidMiner. The VFDT and CVFDT are tested on the synthetic and real text data. The GP algorithm is tested on the image data for the object classification. The evolved classifier is tested on the object in image detection.
This thesis deals with two algorithms for data stream mining - the Very Fast Decision Tree (VFDT) and the Concept-adapting Very Fast Decision Tree (CVFDT). The decision tree based classification is explained. The essential idea of the Hoeffding Tree, which is the base of VFDT and CVFDT algorithms is described. Both algorithms VFDT and CVFDT are explained in more detail. Further this work deals with the design of the Genetic Programming algorithm, which is used for an image object classifier evolving. This classifier is used as alternative approach of object classification in the Viola-Jones framework. All algorithms are implemented in programming language Java. The implementation is described. The algorithm GP is integrated into the “Image Processing Extension” library of the program RapidMiner. The VFDT and CVFDT are tested on the synthetic and real text data. The GP algorithm is tested on the image data for the object classification. The evolved classifier is tested on the object in image detection.
Description
Citation
BENDA, O. Návrh rozhodovacích stromů na základě evolučních algoritmů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2012.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
Telekomunikační a informační technika
Comittee
prof. Ing. Zdeněk Smékal, CSc. (předseda)
Ing. Robert Vích, DrSc. (místopředseda)
Ing. Jaromír Hrad, Ph.D. (člen)
Ing. Pavel Hanák, Ph.D. (člen)
Ing. Jan Karásek, Ph.D. (člen)
Ing. Ivan Míča, Ph.D. (člen)
Ing. Jaromír Mačák, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2012-06-06
Defence
Dal by se snížit výskyt falešných pozitiv u obrázků s velkými jednobarevnými plochami? Pokud ano, jak?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení