Využití fuzzy množin ve shlukové analýze se zaměřením na metodu Fuzzy C-means Clustering

Loading...
Thumbnail Image
Date
ORCID
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstract
Táto práca sa zaoberá zhlukovou analýzou, a podrobnejšie zhlukovacími metódami, ktoré používajú fuzzy množiny. V teoretickej časti sú popísané zhlukovacie metódy a transformácie potrebné na zhlukovú analýzu. V praktickej časti aplikujeme na reálne dáta. Tieto dáta predstavujú vstupné dáta z chemicko-transportného modelu CMAQ, ktorý sa používa na získanie výpočtu koncentrácii znečisťujúcich látok v atmosfére. Na tieto dáta aplikujeme dve rôzne metódy, metódu k-means a fuzzy c-means. Pre metódu fuzzy c-means porovnáva dva rôzne prístupy k zvoleniu optimálneho váhového exponentu. Porovnali sme takto vytvorené 3 zhlukovacie štruktúry. Výsledné zhluky si boli podobné a však metóda fuzzy c- means s vyššiu hodnotou váhového exponentu vytvorila zhluky, ktoré nemali žiadnu podobnosť so zhlukovanými veličinami. V závere sme vytvorili regresný model na nájdenie vzťahu medzi vstupnými a výstupnými dátami modelu CMAQ.
This master thesis deals with cluster analysis, more specifically with clustering methods that use fuzzy sets. Basic clustering algorithms and necessary multivariate transformations are described in the first chapter. In the practical part, which is in the third chapter we apply fuzzy c-means clustering and k-means clustering on real data. Data used for clustering are the inputs of chemical transport model CMAQ. Model CMAQ is used to approximate concentration of air pollutants in the atmosphere. To the data we will apply two different clustering methods. We have used two different methods to select optimal weighting exponent to find data structure in our data. We have compared all 3 created data structures. The structures resembled each other but with fuzzy c-means clustering, one of the clusters did not resemble any of the clustering inputs. The end of the third chapter is dedicated to an attempt to find a regression model that finds the relationship between inputs and outputs of model CMAQ.
Description
Citation
CAMARA, A. Využití fuzzy množin ve shlukové analýze se zaměřením na metodu Fuzzy C-means Clustering [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2020.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Matematické inženýrství
Comittee
prof. RNDr. Zdeněk Pospíšil, Dr. (předseda) prof. Aleksandre Lomtatidze, DrSc. (místopředseda) doc. Mgr. Jaroslav Hrdina, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Libor Žák, Ph.D. (člen) doc. PaedDr. Dalibor Martišek, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2020-07-15
Defence
Studentka odprezentovala výsledky své diplomové práce, která se zabývá analýzou závislostí emisí pomocí shlukování založeném na fuzzy množinách. Otázka oponenta RNDr. Pavla Popely, Ph.D. byla zodpovězena. Doplňující otázka na použití dynamických modelů v práci byla taktéž srozumitelně zodpovězena.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení
DOI
Collections
Citace PRO