prikaz prve stranice dokumenta Usporedba postupaka dubinske analize primjenjenih nad biološkim podacima
Rad nije dostupan
magistarski rad
Usporedba postupaka dubinske analize primjenjenih nad biološkim podacima
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2006. urn:nbn:hr:168:969779
Domazet Lošo, Mirjana
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zavod za primijenjeno računarstvo

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Domazet Lošo, M. (2006). Usporedba postupaka dubinske analize primjenjenih nad biološkim podacima (Magistarski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:969779

Domazet Lošo, Mirjana. "Usporedba postupaka dubinske analize primjenjenih nad biološkim podacima." Magistarski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2006. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:969779

Domazet Lošo, Mirjana. "Usporedba postupaka dubinske analize primjenjenih nad biološkim podacima." Magistarski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2006. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:969779

Domazet Lošo, M. (2006). 'Usporedba postupaka dubinske analize primjenjenih nad biološkim podacima', Magistarski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 21.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:969779

Domazet Lošo M. Usporedba postupaka dubinske analize primjenjenih nad biološkim podacima [Magistarski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2006 [pristupljeno 21.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:969779

M. Domazet Lošo, "Usporedba postupaka dubinske analize primjenjenih nad biološkim podacima", Magistarski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2006. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:969779

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:969779
Podaci o radu
NaslovUsporedba postupaka dubinske analize primjenjenih nad biološkim podacima
Naslov (engleski)Comparison of Data Mining Techniques Applied on Biological Data
AutorMirjana Domazet Lošo
MentorMirta Baranović (mentor)
Član povjerenstvaDamir Kalpić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMirta Baranović (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMladen Varga (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
(Zavod za primijenjeno računarstvo)
Zagreb
Datum i država obrane2006-06-13, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Univerzalna decimalna klasifikacija
(UDC)		004 - Računalna znanost i tehnologija. Računalstvo. Obrada podataka
Sažetak
Biološki procesi opisani su mnoštvom podataka prikupljenih promatranjima i eksperimentima. Kako bi se iz složene strukture bioloških podataka izlučile nove informacije koriste se metode dubinske analize podataka. S obzirom na složenost strukture podataka, prije same dubinske analize podatke je potrebno adekvatno pripremiti. Priprema podataka uključuje pročišćavanje podataka, integraciju i transformaciju podataka. U ovom je radu poseban naglasak stavljen na transformaciji podataka, posebno na metodama smanjivanja dimenzijske složenosti podataka. Podaci korišteni u praktičnom dijelu rada odnose se na gene za koje je potrebno predvidjeti utječu li na promatrani biološki sustav ili ne. S obzirom na problematiku, proučeni su postupci dubinske analize podataka s naglaskom na metode razvrstavanja (klasifikacije) podataka. Uspoređeni su odabrani algoritmi razvrstavanja, te je objašnjeno što je utjecalo na bolje, odnosno lošije rezultate odabranih algoritama. Uočeno je da najbolje rezultate daju algoritam VFI i algoritam 1-razred SVM.
Sažetak (engleski)
Biological processes are described using huge amount of data collected through the observation and experiments. Data mining is used for interesting knowledge extraction. Due to data complexity, data mining process should succeed the process of cleaning data, integration of data from different sources and transformation of data. Considering the problems involved with the data set used in this work, the emphasis is set on the transformation of data, especially on the feature selection. Considering the given data set, the goal of the work is to learn a model that can predict whether the particular gene influences the specified biological system. The overview of data mining techniques is given with the special attention to classification algorithms, because the model for the given data set is build using classification algorithms. The comparison of classification algorithms showed that the best results are provided using VFI (Voting Feature Interval) algorithm and one-class SVM (Support Vector Machines) algorithm.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:969779
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: poslijediplomski znanstveni (magistarski)
Akademski / stručni naziv: magistar inženjer računarstva (mag. ing. comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2019-07-17 13:44:35