Rezultatų validavimas mašininio mokymo klasterizacijos uždaviniuose
Janutėnaitė-Bogdanienė, Jūratė | Recenzentas / Rewiewer |
Darbo gynimo komisijos pirmininkas / Thesis Defence Board Chairman | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member | |
Medvedev, Viktor | Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member |
Šiame darbe buvo nagrinėti mašininio mokymo klasterizacijos metodai ir jų rezultatų validavimo būdai, siekiant įvertinti klasterizavimo kokybę ir patikimumą. Atlikus esamų klasterizacijos algoritmų ir validavimo metodų analizę bei nustačius jų taikymo ribotumus, buvo suformuluotas naujas, stabilumu grįstas validavimo algoritmas (adaptuotas iš RRM-AR algoritmo), kuris vertina objektų priskyrimo klasteriams pastovumą po duomenų pokyčių. Šis algoritmas buvo pritaikytas surinktame ir paruoštame paskolų paraiškų duomenų rinkinyje, o jo rezultatai palyginti su kitais validavimo metodais, siekiant įrodyti jo efektyvumą ir patikimumą vertinant klasterizavimo sprendimus. Darbo apimtis: 49 puslapiai be priedų, 39 iliustracijos, 1 lentelė, 31 literatūros šaltinių.
This study analyzed machine learning clustering methods and their result validation techniques to assess clustering quality and reliability. Following an analysis of existing clustering algorithms and validation methods, and the identification of their limitations, a new stability-based validation algorithm was formulated (based on RRM-AR algorithm), which evaluates the consistency of object assignments to clusters after minor data modifications. This algorithm was applied to a collected and prepared loan application dataset, and its results were compared with those of other validation methods to demonstrate its effectiveness and reliability in evaluating clustering solutions. Thesis consists of 49 pages without appendixes, 39 illustrations, 1 table, 31 sources.