| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Iskanje skritih informacij v meritvah kvalitete zraka s pomočjo podatkovnega rudarjenja : diplomsko delo
Avtorji:ID Abeln, Vito (Avtor)
ID Fister, Iztok (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf VS_Abeln_Vito_2023.pdf (2,94 MB)
MD5: 2E0D97177E13046D3AD29B1A851774C5
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:Diplomska naloga predstavlja postopek iskanja skritih podatkov iz meritev kvalitete zraka s pomočjo rudarjenja asociativnih pravil. Rudarjenje asociativnih pravil je tehnika, preko katere lahko pridobimo zanimive povezave med podatki iz večjih podatkovnih množic. V zaključnem delu smo prikazali postopek pridobivanja podatkov, obdelavo podatkov, razlago uporabljenih algoritmov in njihovo implementacijo. Opisali smo algoritme Apriori, ECLAT in Fp-growth, ki se uporabljajo pri asociativnem rudarjenju pravil. Predstavili smo tudi numerično rudarjenje asociativnih pravil, pri katerem smo uporabili algoritem optimizacije roja delcev. Rezultati rudarjenja so razkrili različne povezave med vrednostmi meritev, ki smo jih razložili in vizualizirali s pomočjo raznih grafov.
Ključne besede:rudarjenje asociativnih pravil, kvaliteta zraka, asociativna pravila
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[V. Abeln]
Leto izida:2023
Št. strani:1 spletni vir (1 datoteka PDF (61 f.))
PID:20.500.12556/DKUM-85965-8192d960-deaf-aebb-7c92-f123ff4f4701 Novo okno
UDK:004.62(043.2)
COBISS.SI-ID:181668355 Novo okno
Datum objave v DKUM:03.11.2023
Število ogledov:605
Število prenosov:52
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Začetek licenciranja:22.09.2023

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Searching for hidden information of air quality measures with data mining
Opis:This thesis presents a procedure for finding hidden data from air quality measurements using associtation rule mining. Association rule mining is a technique through which interesting associations between data from large datasets can be extracted. In this thesis we show the data mining process, data processing, explanation of the algorithms used and their implementation. We describe the Apriori, ECLAT and Fp-growth algorithms used in associative rule mining. We also presented numerical associative rule mining which used the particle swarm optimisation algorithm. The mining results revealed different relationships between the measurement values, which we explained and visualised using different graphs.
Ključne besede:association rule mining, air quality, association rules


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici