Porovnání shlukovacích algoritmů v nástroji WEKA

Abstract

Tato bakalářská práce se zabývá algoritmy pro shlukování dat. Jejich představením, otestováním na kolekci dat z oblasti sociálních sítí pomocí nástroje WEKA. Cílem této práce je porovnání těchto algoritmů v závislosti na využití zatížení procesoru, využití paměti a~hodnoty výpočetního času potřebného k provedení shlukování. V této práci bylo zjištěno, že tyto tři sledované parametry se u jednotlivých sledovaných algoritmů výrazně liší.

This thesis deals with algorithms for clustering data. Their performance and testing for the collection of data from social networks using WEKA tool. The aim of this thesis is to compare these algorithms based on the use of CPU load, memory usage and value of computing time required for clustering. In this work it was found out that the three experimental parameters for each monitored algorithms are significantly different.