Naslov
Nadogradnja raspodijeljenih modela geografski ponderirane i grupirane regresije
(Extending Distributed Models of Geographically Weighted and Clustered Regression)

Autori
Buntak, David

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, diplomski

Fakultet
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Mjesto
Zagreb

Datum
09.07

Godina
2021

Stranica
58

Mentor
Pripužić, Krešimir

Neposredni voditelj
Katušić, Damjan

Ključne riječi
geografski ponderirana regresija ; geografski grupirana regresija ; geoprostorni podaci ; DBSCAN ; KMeans ; mean shift ; jezgrena funkcija ; Apache Spark ; algoritmi grupiranja
(geographically weighted regression ; geographically clustered regression ; geospatial data ; DBSCAN ; KMeans ; mean shift ; kernel function ; Apache Spark ; clustering algorithms)

Sažetak
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.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Računarstvo

POVEZANOST RADA