|
|
Témy diplomových prác pre akademický rok 2026 / 2027 |
| Robustné algoritmy pre zhlukovanie medicínskych dát metódou k-means | |
|
Anotácia: Metóda k-means je jednou z najčastejšie využívaných metód na hľadanie konzistentných skupín (zhlukov) vo viacrozmerných medicínskych dátach. Z dôvodu jej citlivosti na odľahlé pozorovania boli v literatúre pre k-means navrhnuté rôzne robustné algoritmy. Na druhej strane sa ukazuje, že k-means zhlukovanie je ekvivalentné maticovej dekompozícií s reštrikciami, ktoré pri vhodnom zvolení tiež zabezpečujú robustnosť. Cieľom práce bude na skupine simulovaných a reálnych medicínskych dát porovnať existujúce robustné algoritmy pre metódu k-means s rôznymi verziami maticovej dekompozície. |
|
|
Ciele: 1. Oboznámiť sa s podstatou metódy k-means, jej výhodami a nedostatkami. 2. Naštudovať si robustné algoritmy pre metódu k-means, ktoré sú známe z literatúry, a ich implementácie v prostredí MATLAB. 3. Oboznámiť sa s maticovou dekompozíciou s reštrikciami a jej implementáciou v prostredí MATLAB. Prípadne vytvoriť vlastnú implementáciu, ak zatiaľ nie je dostupná v žiadnom MATLAB toolbox-e. 4. Porovnať zvolené algoritmy zhlukovania na množine simulovaných dát so známymi vlastnosťami a na množine reálnych medicínskych dát. |
|
|
Požiadavky na študenta: skúsenosti s prácou v MATLAB-e, pozitívny vzťah k matematike výhodou |
|
| Vedúci práce: | Konzultant/Pracovisko: |
| Mgr. Zuzana Rošťáková, PhD. | |
| « naspäť | |
| © Katedra teoretickej elektrotechniky a biomedicínskeho inžinierstva, FEIT UNIZA, Všetky práva vyhradené |