Konstruktivna indukcija s samokodirniki in gručenjemKuhar, Yannick (Avtor)
Robnik Šikonja, Marko (Mentor)
gručenjekonstruktivna indukcijainterpretabilnost modelovsamokodirnikiČasovna kompleksnost algoritmov za gručenje je odvisna od dimenzionalnosti vhodnih podatkov, zato so počasni na visokodimenzionalnih podatkih.
Problem bomo rešili z globokim samokodirnikom. Uporabili smo ga za kompresijo podatkov v manj dimenzij s čimmanjšo izgubo informacije. Reimplementirali in razširili smo postopek DeepCluster, ki so ga predlagali Tian et al [26]. Izvorno ogrodje podpira le algoritma za gručenje K-voditeljev in GMM. Razširili smo ga s hierarhičnim gručenjem, algoritmom DBSCAN in ansambelskim gručenjem. Ocenili smo kvaliteto gruč in samokodirnik interpretirali s konstruktivno indukcijo. Originalni in razširjeni postopek se v
naših poskusih nista izkazala za uspešna, smo pa s konstruktivno indukcijo
vizualizirali znanje modela in ga predstavili na razumljivejši način.20202020-06-08 12:59:28Diplomsko delo/naloga116753VisID: 26144COBISS_ID: 32331523sl