Login
 Forum
 
 
Thesis topic proposal
 
József Dombi
Klaszterezési módszerek alkalmazása a gépi tanulás területén

THESIS TOPIC PROPOSAL

Institute: University of Szeged
computer sciences
PhD School in Computer Science

Thesis supervisor: József Dombi
Location of studies: SZTE
Abbreviation of location of studies: SZTE


Description of the research topic:

A klaszterezés a felügyelet nélküli eljárásokhoz tartozik. Az eljárás során az eredeti adathalmazt kisebb osztályokra bontjuk. A tanuló algoritmusok időigényes eljárások és a feldolgozni kívánt adatmennyiség függvényében drasztikusan nő a számítási igény. Célszerű ezért a klaszterező lejárásokkal az eredeti adathalmaz helyett kisebb csoportokra való bontás és a csoportokon végrehajtani a tanuló algoritmust. Bizonyos esetekben az is előfordulhat, hogy egy-egy klaszter már egy osztályba tartozik és a tanuló algoritmusnak nincs is feladata.

A megoldandó feladatok:
• A különböző klaszterezési eljárásokat abba az irányba kell fejleszteni, hogy ilyen szerencsés esetek ne véletlenül forduljanak elő.
• A klaszeterezésnél az osztályok száma változtatható. Ennek értékét is a tanulandó feladat függvényében célszerű megválasztani.
• A fuzzy c-menas algoritmus és annak variánsai különösen hatékonyak lehetnek ezen a területen. (Gustafson-Geva, Gath-Geva algoritmus család.)
• Fuzzy regresszós fa készítése elvégezhető klaszterezési eljárással. Így a klaszterezővel a tanulás közvetlenül is megvalósítható lesz.
• Idősor tanulás esetén a szegmentációval hatékonyabb algoritmus készíthető, amit szintén a klaszterező eljárással lehet megvalósítani.

A szakirodalom angol nyelven érhető el:
• Babuska: Fuzzy modeling for control
• Baldwin: Time series modeling
• Fridman: Multivariate regression splines

Number of students who can be accepted: 1

Deadline for application: 2017-03-31

 
All rights reserved © 2007, Hungarian Doctoral Council. Doctoral Council registration number at commissioner for data protection: 02003/0001. Program version: 1.2318 ( 2016. XI. 26. )