Klasifikace s využitím převodu vektorových dat na sítě

Abstract

Diplomová práca je zámerná na klasifikáciu vektorových dát pomocou sieti. Práca poskytuje prehľad problematiky spojenej s klasifikáciou vektorových dát pomocou sieti a detailnejšie sa zameriava na vplyv vytvorených sieti na výsledok klasifikácie. Hlavný cieľ tejto práce je vytvorenie aplikácie ktorá umožni prevod vektorových dát na sieť, využite siete na klasifikáciu a následne vyhodnotenie výsledku klasifikácie pomocou interaktívneho modelu siete. V práci budú vykonané experimenty ktoré ukážu že pre klasifikáciu sú vhodné predovšetkým riedke siete. Ďalej bude predstavených niekoľko algoritmov určených pre prevod vektorových dát na sieť, siete ktoré generujú a následne porovnanie výsledkov. V závere budú vykonané experimenty ktoré ukážu, že počet použitých vrcholov nutný pre dobré výsledky klasifikácie môže byť vypočítaný na základe vlastností siete.

{This Master's thesis is focused on the classification of vector data using networks. The work provides an overview of the topics associated with the classification of vector data using networks and is primarily focused on the impact of the created networks on the result of the classification. The main goal of this work is to create an application that will allow to convert vector data to network, it classification and then the subsequent evaluation of classification results using an interactive network model. The experiments performed in this work will show that sparse networks are especially suitable for classification. Next, several network construction algorithms will be presented together with the networks they generate and then, subsequently, they will be compared. Finally, experiments will be performed to show that the number of vertices used fo classification that are necessary for good results can be calculated based on the properties of the network.