Nadogradnja raspodijeljenih modela geografski ponderirane i grupirane regresije (CROSBI ID 448276)
Ocjenski rad | diplomski rad
Podaci o odgovornosti
Buntak, David
Pripužić, Krešimir
Katušić, Damjan
hrvatski
Nadogradnja raspodijeljenih modela geografski ponderirane i grupirane regresije
U ovom diplomskom radu opisana je nadogradnja modela geografski grupirane regresije dodatnim algoritmima grupiranja DBSCAN i mean shift te modela geografski ponderirane regresije s tri jezgrene funkcije: Laplaceova, Epanechnikova i kosinusna. Nadogradnje su izvedene u programskom okviru Apache Spark. Prikazane su evaluacije u obliku vremena izvođenja i/ili pogreški predviđanja koristeći implementirane nadogradnje nad skupom podataka koji se sastoji od 90275 opažanja. Također provedena je usporedba algoritama grupiranja DBSCAN, mean shift i KMeans. Uz općenitu usporedbu načina rada navedenih algoritama uspoređeni su i rezultati grupiranja na već spomenutom skupu podataka te pogreške predviđanja geografski grupirane regresije. Pokazalo se da DBSCAN ima manju pogrešku u tri od četiri korištene metrike od preostala dva algoritma, dok mean shift pokazuje nešto bolje rezultate od algoritma KMeans. Također, provedena je i evaluacija implementiranih jezgrenih funkcija. Evaluacija je pokazala da nema velike razlike u točnosti predviđanja geografski ponderirane regresije za različite jezgrene funkcije.
geografski ponderirana regresija ; geografski grupirana regresija ; geoprostorni podaci ; DBSCAN ; KMeans ; mean shift ; jezgrena funkcija ; Apache Spark ; algoritmi grupiranja
nije evidentirano
engleski
Extending Distributed Models of Geographically Weighted and Clustered Regression
nije evidentirano
geographically weighted regression ; geographically clustered regression ; geospatial data ; DBSCAN ; KMeans ; mean shift ; kernel function ; Apache Spark ; clustering algorithms
nije evidentirano
Podaci o izdanju
58
09.07.2021.
obranjeno
Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb