Usporedba algoritama grupiranja u postupcima otkrivanja anomalija

diplomski rad

• Naslov (engleski): Comparison Of Clustering Algorithms in Anomaly Detection Procedures
• Autor: Jelena Nemčić
• Mentor: Goran Delač (mentor)
• Član povjerenstva: Goran Delač (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Klemo Vladimir (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Siniša Srbljić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2022-07-04, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

U ovom se radu uspoređuju algoritmi grupiranja na različitim problemima otkrivanja anomalija u skupu podataka. Opisana je pojava anomalija, njeni uzroci, klasifikacija i moguće metode detekcije. Detaljno su opisani algoritmi K-sredina, DBSCAN i Gaussove mješavine te postojeće metrike za vrednovanje uspješnosti algoritama grupiranja. Odabrana su i opisana četiri skupa podataka s odstupanjima nad kojima je provedena usporedba algoritama. Objašnjeno je programsko ostvarenje sustava i detalji vrednovanja algoritama. Dobiveni rezultati prikazani su grafički i u obliku tablice te analizirani.

Sažetak (engleski)

This paper provides a comparison of clustering algorithms in different anomaly detection procedures. The occurrence of anomalies, their causes, classification, and possible detection methods are described. A detailed description of algorithms K-Means, DBSCAN, and Gaussian mixture model is given, as well as of the existing metrics for evaluating the performance of clustering algorithms. Four data sets with outliers were selected for the algorithm comparison and described. The implementation of the system and the details of algorithm evaluation are explained. The obtained results are shown both graphically and in the form of a table and analyzed.

• Ključne riječi: algoritmi grupiranja; anomalije; usporedba; k-sredine; dbscan; gaussova mješavina
• Ključne riječi (engleski): clustering algorithms; anomalies; comparison; k-means; dbscan; gaussian mixture
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:824523
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-13 13:19:20