<?xml version="1.0"?>
<metadata xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><dc:title>Označevanje skupin primerov v točkovnih prikazih podatkov</dc:title><dc:creator>Janežič,	Simon	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Zupan,	Blaž	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>točkovni prikazi</dc:subject><dc:subject>razsevni diagram</dc:subject><dc:subject>označevanje skupin</dc:subject><dc:subject>razlaga razvrščanja v skupine</dc:subject><dc:subject>gručenje</dc:subject><dc:description>Za boljše razumevanje visoko dimenzionalnih podatkov analitiki pogosto uporabljamo projekcije ali uvrščanje podatkov v nižje dimenzije. Ti pristopi omogočajo izris točkovnega prikaza podatkov v dveh dimenzijah, ki ohranja strukturo prvotnih podatkov. Interpretacija teh prikazov zahteva dodatno ročno analizo. V našem delu predlagamo pristop za strojno razlago dvodimenzionalnih predstavitev podatkov. Predlagana metoda temelji na pristopu za razlago dvodimenzionalnih predstavitev besedilnih dokumentov, ki ga v našem delu razširimo za uporabo na splošnih tabelaričnih podatkih. Pristop na točkovnih prikazih poišče skupine točk in pripadajoče oznake, ki primere v skupinah opišejo v jeziku atributov, s katerimi so bili podatki prvotno opisani. Skupine točk določimo z algoritmom za razvrščanje DBSCAN. Značilne oznake skupin pridobimo s pomočjo statističnih testov. Metoda omogoča tudi interaktivno raziskovanje in označevanje poljubnih podskupin, ki se uporabniku zdijo zanimive. Uporabnost pristopa prikažemo na analizi različnih podatkovnih množic. Pokažemo, da je metoda koristna za učinkovito analizo dvodimenzionalnih predstavitev podatkov in prikaz ključnih značilnosti podatkov.</dc:description><dc:date>2019</dc:date><dc:date>2019-10-16 09:10:02</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>111856</dc:identifier><dc:identifier>VisID: 22882</dc:identifier><dc:identifier>COBISS_ID: 1538419395</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></metadata>
