| Abstract |
Tēmas aktualitātīti pierāda tas, ka līdz šim nav veikti nekādi pētījumi par to, kādi atribūti veido klasifikācijas likumus un vai šie atribūti dažādiem klasifikācijas likumiem atšķiras. Šādu jautājumu pētīšana varētu palīdzēt izprast, vai ir novērojamas kādas likumsakarības.
Bakalaura darba mērķis ir veikt bioinformātikas datu analīzi, lai noskaidrotu atribūtus, kas veido klasifikācijas likumus, pielietojot dažādas klasifikācijas metodes. Meklēt likumsakarības šajos atribūtos.
Bakalaura darbu veido četras nodaļas - teorētiskās daļa, praktiskās daļa un divas nodaļas, kurās aprakstītas praktiskajā daļā izmantotās datu kopas un praktiskajā daļā izmantotie algoritmi. Teorētiskajā daļā ir datizraces un bioinformātikas apraksts. Datizraces apraksts sastāv no informācijas par datizraces jēdzienu, tehnikām, datizraces algoritmu, kā arī apskatīts datu klasifikācijas termins.
Otrā nodaļa sastāv no 7 apakšnodaļām. Katrā no apakšnodaļām ir aprakstīts viens no 7 algoritmiem (FURIA, C4.5, RandomTree, JRip, Part, Ridor un Decision Table), kuri tiek izmantoti praktiskajā daļā eksperimentu veikšanai. Savukārt trešajā nodaļā ir 10 apakšnodaļas, kuras satur aprakstus par 10 datu kopām, kuras tiek izmantotas eksperimentos.
Praktiskajā daļā ir aprakstīta izmantotā programmatūra un eksperimentu veikšanas darbība. Praktiskajā daļā ir arī aprakstīti iegūtie dati un apkopoti tabulās. Darbu noslēdz rezultāti un secinājumi.
Darba apjoms 70 lpp (t.sk. pielikumi), 23 tabulas, 7 attēli un 10 pielikumi. |
