Implementace algoritmu pro klasifikaci založenou na asociačních pravidlech v jazyce Python
Název práce: | Implementace algoritmu pro klasifikaci založenou na asociačních pravidlech v jazyce Python |
---|---|
Autor(ka) práce: | Filip, Jiří |
Typ práce: | Bakalářská práce |
Vedoucí práce: | Kliegr, Tomáš |
Oponenti práce: | Rauch, Jan |
Jazyk práce: | Česky |
Abstrakt: | Cílem této bakalářské práce je implementovat algoritmus CBA (Classification Based on Association) pro klasifikaci založenou na asociačních pravidlech v programovacím jazyce Python. Teoretická část práce přibližuje čtenáři definice asociačních pravidel, algoritmů pro jejich dolování a algoritmů pro klasifikaci na základě asociačních pravidel.V praktické části jsou nejprve v krátkosti představeny jednotlivé nástroje využité při vývoji, načež jsou prezentovány jednotlivé podmoduly implementované knihovny a zdokumentovány její jednotlivé funkce a třídy. Chod algoritmu je ukázán na příkladu a jednotlivé kroky jsou vizualizovány. Je provedena evaluace algoritmu vzhledem k ostatním implementacím. Dosažená implementace disponuje vyšší rychlostí než některé již existující implementace v programovacím jazyce R. Implementovaný algoritmus je zvláště efektivní při zvyšování počtu vstupních klasifikačních pravidel. Výsledný balíček je možné rozšířit dalšími algoritmy pro klasifikaci založenou na asociačních pravidlech. |
Klíčová slova: | pyARC; asociační pravidla; data mining; CBA |
Název práce: | Implementation of Classification Based on Association Algorithm in the Python Programming Language |
---|---|
Autor(ka) práce: | Filip, Jiří |
Typ práce: | Bachelor thesis |
Vedoucí práce: | Kliegr, Tomáš |
Oponenti práce: | Rauch, Jan |
Jazyk práce: | Česky |
Abstrakt: | The aim of this bachelor thesis is to implement the CBA (Classification Based on Association) algorithm in the Python programming language. Theoretical part of this thesis first introduces the reader to the definitions of association rules, mining algorithms and algorithms for classification based on association rules. In the practical part the individual tools used in the development are briefly presented. In the next section, individual sub-modules of the implemented library are documented. Example of the algorithm run is shown, and its steps are visualized. Algorithm evaluation is performed and compared to other implementations. The implemented algorithm is particularly effective for an increasing number of input class association rules. The resulting package can be extended by other algorithms for classification based on association rules. |
Klíčová slova: | CBA; pyARC; association rules; data mining |
Informace o studiu
Studijní program / obor: | Aplikovaná informatika/Aplikovaná informatika |
---|---|
Typ studijního programu: | Bakalářský studijní program |
Přidělovaná hodnost: | Bc. |
Instituce přidělující hodnost: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
Fakulta: | Fakulta informatiky a statistiky |
Katedra: | Katedra informačního a znalostního inženýrství |
Informace o odevzdání a obhajobě
Datum zadání práce: | 31. 7. 2017 |
---|---|
Datum podání práce: | 26. 4. 2018 |
Datum obhajoby: | 15. 6. 2018 |
Identifikátor v systému InSIS: | https://insis.vse.cz/zp/62674/podrobnosti |