Show simple item record

dc.contributor.authorJaneiko, Julija
dc.date.accessioned2023-09-18T09:12:23Z
dc.date.available2023-09-18T09:12:23Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://etalpykla.vilniustech.lt/handle/123456789/111067
dc.description.abstractBaigiamajame magistro darbe yra nagrinėjami daugiamačių kryptinių duomenų modeliavimo metodai. Cilindriniams ir sferiniams duomenims yra pritaikomi k-vidurkių bei EM klasterizavimo metodų kryptiniai analogai. Kryptiniai klasterizavimo metodai yra lyginami tarpusavyje bei su klasikiniu tiesiniu klasterizavimo algoritmu. Taip pat, cilindrinių bei sferinių duomenų klasifikavimui yra pritaikomi kryptiniai diskriminantinės analizės ir logistinės regresijos metodų analogai. Jie yra lyginami tarpusavyje ir su klasikiniu tiesiniu klasifikavimo algoritmu. Be to, darbe cilindriniams duomenims yra pritaikomas kryptinių sprendimų medžių algoritmas. Analizei yra naudojami sugeneruoti sferiniai bei cilindriniai duomenis, taip pat ir realūs duomenų rinkiniai: žvaigždžių duomenys ir meteorologiniai duomenys. Skaičiavimai atlikti naudojant programavimo kalbą R, versija 3.6.3. Darbą sudaro 6 dalys: įvadas, teorinė dalis, praktinė dalis, išvados, literatūros sąrašas. Darbo apimtis -- 108 p. teksto be priedų, 46 lentelės, 60 iliustracijų, 23 bibliografiniai šaltiniai. Atskirai pridedami darbo priedai.lit
dc.description.abstractThe final master thesis applies various modeling methods to multidimensional directional data. Directional analogues of k-means and EM clustering algorithms are applied to cylindrical and spherical data. Then directional clustering methods are compared with each other and with the classical linear clustering algorithm. Also, directional analogues of discriminant analysis and logistic regression methods are used to classify cylindrical and spherical data into groups. They are compared with each other and with the classical linear classification algorithm. In addition, directional decision tree method is applied to cylindrical data. All analyses are made using generated spherical and cylindrical data, and also the real data sets: star data and meteorological data. Calculations were made using statistical software R, version 3.6.3. Structure: introduction, theoretical part, practical part, conclusions, references. Thesis consist of: 108 p. text without appendixes, 46 tables, 60 pictures, 23 bibliographical entries. Appendixes included.eng
dc.formatPDF
dc.format.extent133 p.
dc.format.mediumtekstas / txt
dc.language.isolit
dc.rightsLaisvai prieinamas internete
dc.source.urihttps://talpykla.elaba.lt/elaba-fedora/objects/elaba:96835070/datastreams/MAIN/content
dc.titleDaugiamačių kryptinių duomenų modeliavimas
dc.title.alternativeMultidimensional directional data modeling
dc.typeMagistro darbas / Master thesis
dcterms.references0
dc.type.pubtypeETD_MGR - Magistro darbas / Master thesis
dc.contributor.institutionVilniaus Gedimino technikos universitetas
dc.subject.researchfieldN 001 - Matematika / Mathematics
dc.subject.studydirectionA03 - Statistika / Statistics
dc.subject.ltkryptinė statistika
dc.subject.ltcilindriniai ir sferiniai duomenys
dc.subject.ltkryptinis klasifikavimas
dc.subject.ltkryptinis klasterizavimas
dc.subject.ltkryptiniai sprendimų medžiai
dc.subject.endirectional statistics
dc.subject.encylindrical and spherical data
dc.subject.endirectional classification
dc.subject.endirectional clustering
dc.subject.endirectional decision trees.
dc.identifier.elaba96835070


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record