prikaz prve stranice dokumenta Automatsko grupiranje podataka algoritmom k-means
  Preuzmi
PDF 1.25 MB
završni rad
Automatsko grupiranje podataka algoritmom k-means
Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2019. urn:nbn:hr:200:104180
Buršić, Siniša
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za programsko inženjerstvo
Katedra za programske jezike i sustave

Institucijski repozitorij: Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek

Citirajte ovaj rad

Buršić, S. (2019). Automatsko grupiranje podataka algoritmom k-means (Završni rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:104180

Buršić, Siniša. "Automatsko grupiranje podataka algoritmom k-means." Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:104180

Buršić, Siniša. "Automatsko grupiranje podataka algoritmom k-means." Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:104180

Buršić, S. (2019). 'Automatsko grupiranje podataka algoritmom k-means', Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 26.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:104180

Buršić S. Automatsko grupiranje podataka algoritmom k-means [Završni rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2019 [pristupljeno 26.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:104180

S. Buršić, "Automatsko grupiranje podataka algoritmom k-means", Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:104180

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:104180
Podaci o radu
NaslovAutomatsko grupiranje podataka algoritmom k-means
Naslov (engleski)Automatic data clustering with the k-means algorithm
AutorSiniša Buršić
MentorGoran Martinović (mentor)
MentorDražen Bajer (mentor)
Član povjerenstvaGoran Martinović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaZdravko Krpić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaRobert Cupec (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
(Zavod za programsko inženjerstvo)
(Katedra za programske jezike i sustave)
Osijek
Datum i država obrane2019-10-01, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Umjetna inteligencija
Sažetak
U radu je objašnjen pojam grupiranja, navedeni su problemi u klaster analizi od kojih su naglašeni problem samog grupiranja i problem pronalaska optimalnog broja grupa. Navedeni su neke vrste i algoritmi grupiranja od kojih je algoritam k-means mnogo detaljnije objašnjen. Za metodu pronalaska optimalne particije navedeni su relativni indeksi, CH indeks, DB indeks te metoda lakta. Objašnjen je rad programskog rješenja koji koristi algoritam k-means i već navedene indekse. Objašnjen i je naĉin kako koristiti program. Analizirana su rješenja dobivena u programu za šest odabranih skupova.
Sažetak (engleski)
In the final paper the term clustering is explained in detail. Some basic problems of cluster analysis are mentioned, the problem of clustering a set of data and a problem of finding the optimal number of groups for clustering are the two problems that are highlighted. There is also a mention of some types and algorithms for clustering from which k-means algorithm was explained in more detail. CH and DB indices are explained, two methods for finding an optimal partition, as well as elbow method. The way how the realized software solution works as well as how to use it is also explained. Six datasets are selected and are used in the program, solutions given were analyzed.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:104180
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2019-12-20 14:48:26