| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Information Technology |
| Title in original language |
Induktīvās apmācības metožu izmantošana datu klasifikācijā |
| Title in English |
Using Inductive Learning Methods in Data Classification |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Mg. sc. ing. Madara Gasparoviča |
| Reviewer |
Dr. sc. ing. Jurijs Korņijenko |
| Abstract |
Bakalaura darba ietvaros tika izstrādāts programmnodrošinājums klasiskajam BEXA un izplūdušajam FuzzyBEXA klasifikācijas algoritmam, kā arī trīsstūrveida piederības funkcijas konstruēšanai izplūdušiem datiem. Izmantojot izstrādātos BEXA un FuzzyBexa programmnodrošinājumus, tika veikta to testēšana ar reālām datu kopām, lai salīdzinātu algoritmu klasifikācijas precizitāti un sniegtu rekomendācijas BEXA un FuzzyBexa algoritmu praktiskam pielietojumam. Bakalaura darba mērķis - izveidot programmnodrošinājumu, analizēt algoritmu darbību un sniegt rekomendācijas to praktiskam pielietojumam.
Šī mērķa sasniegšanai, tika izpētīti augstāk minēto klasifikācijas algoritmu darbības principi, aprēķināti paraugpiemēri, izstrādāts programmnodrošinājums un veikti praktiski eksperimenti. Algoritmu darbības pārbaudei un klasifikācijas efektivitātes salīdzināšanai, tika izmantotas uz bioloģiskiem datiem balstītas datu kopas, kuras bieži aprakstītas literatūrā. Iegūtie rezultāti parāda, ka induktīvais klasifikācijas algoritms BEXA uzrāda salīdzinoši augstas precizitātes rezultātus kategorisku datu klasifikācijā, tomēr, skaitlisku datu gadījumā, klasifikācijas precizitāte samazinās. Balstoties uz faktu, ka izplūdušu datu gadījumā nav jāapstrādā skaitliski atribūti, tiek izvirzīta hipotēze: algoritma BEXA izplūdusī versija FuzzyBEXA varētu uzrādīt augstākas precizitātes klasifikācijas rezultātus. Turpmākajā darba izstrādē iegūtie rezultāti apstiprina izvirzīto hipotēzi. Pēc eksperimentu rezultātiem veikta izplūdušo klasifikācijas algoritmu rezultātu salīdzinošā analīze un sniegtas rekomendācijas algoritmu izmantošanas iespējām.
Kopumā var secināt, ka algoritmam FuzzyBEXA ir augsts pielietojuma potenciāls, optimālu parametru izmantošanas gadījumā. |
| Keywords |
BEXA,FuzzyBEXA,algoritms,klasifikācija,izplūduši dati,trīsstūrveida piederības funkcija |
| Keywords in English |
BEXA,FuzzyBEXA,algorithm,classification,fuzzy,triangular membership function |
| Language |
lv |
| Year |
2012 |
| Date and time of uploading |
13.06.2012 16:20:56 |
