prikaz prve stranice dokumenta Usporedba algoritama grupiranja u postupcima otkrivanja anomalija
Rad nije dostupan
diplomski rad
Usporedba algoritama grupiranja u postupcima otkrivanja anomalija
2022. urn:nbn:hr:168:824523
Nemčić, Jelena
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Nemčić, J. (2022). Usporedba algoritama grupiranja u postupcima otkrivanja anomalija (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:824523

Nemčić, Jelena. "Usporedba algoritama grupiranja u postupcima otkrivanja anomalija." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:824523

Nemčić, Jelena. "Usporedba algoritama grupiranja u postupcima otkrivanja anomalija." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:824523

Nemčić, J. (2022). 'Usporedba algoritama grupiranja u postupcima otkrivanja anomalija', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 17.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:824523

Nemčić J. Usporedba algoritama grupiranja u postupcima otkrivanja anomalija [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2022 [pristupljeno 17.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:824523

J. Nemčić, "Usporedba algoritama grupiranja u postupcima otkrivanja anomalija", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:824523

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:824523
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovUsporedba algoritama grupiranja u postupcima otkrivanja anomalija
Naslov (engleski)Comparison Of Clustering Algorithms in Anomaly Detection Procedures
AutorJelena Nemčić
MentorGoran Delač (mentor)
Član povjerenstvaGoran Delač (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaKlemo Vladimir (član povjerenstva)
Član povjerenstvaSiniša Srbljić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2022-07-04, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
U ovom se radu uspoređuju algoritmi grupiranja na različitim problemima otkrivanja anomalija u skupu podataka. Opisana je pojava anomalija, njeni uzroci, klasifikacija i moguće metode detekcije. Detaljno su opisani algoritmi K-sredina, DBSCAN i Gaussove mješavine te postojeće metrike za vrednovanje uspješnosti algoritama grupiranja. Odabrana su i opisana četiri skupa podataka s odstupanjima nad kojima je provedena usporedba algoritama. Objašnjeno je programsko ostvarenje sustava i detalji vrednovanja algoritama. Dobiveni rezultati prikazani su grafički i u obliku tablice te analizirani.
Sažetak (engleski)
This paper provides a comparison of clustering algorithms in different anomaly detection procedures. The occurrence of anomalies, their causes, classification, and possible detection methods are described. A detailed description of algorithms K-Means, DBSCAN, and Gaussian mixture model is given, as well as of the existing metrics for evaluating the performance of clustering algorithms. Four data sets with outliers were selected for the algorithm comparison and described. The implementation of the system and the details of algorithm evaluation are explained. The obtained results are shown both graphically and in the form of a table and analyzed.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:824523
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-13 13:19:20