Number of the records: 1  

Vícerozměrné škálování

  1. Title statementVícerozměrné škálování [rukopis] / Nikola Štefelová
    Additional Variant TitlesVícerozměrné škálování
    Personal name Štefelová, Nikola (dissertant)
    Translated titleMultidimensional scaling
    Issue data2016
    Phys.des.59
    NoteOponent Eva Fišerová
    Ved. práce Karel Hron
    Another responsib. Fišerová, Eva (opponent)
    Hron, Karel, 1981- (thesis advisor)
    Another responsib. Univerzita Palackého. Katedra matematické analýzy a aplikací matematiky (degree grantor)
    Keywords vícerozměrné škálování * metrické * nemetrické * proximitní matice * vzdálenost * nepodobnost * disparita * Stress * korespondenční analýza * multidimensional scaling * metric * nonmetric * proximity matrix * distance * dissimilarity * disparity * Stress * correspondence analysis
    Form, Genre diplomové práce master's theses
    UDC (043)378.2
    CountryČesko
    Languagečeština
    Document kindPUBLIKAČNÍ ČINNOST
    TitleMgr.
    Degree programNavazující
    Degree programMatematika
    Degreee disciplineMatematika a její aplikace
    book

    book

    Kvalifikační práceDownloadedSizedatum zpřístupnění
    00194282-561662121.pdf26692.1 KB22.04.2016
    PosudekTyp posudku
    00194282-ved-266001926.pdfPosudek vedoucího
    00194282-opon-825383453.pdfPosudek oponenta

    Vícerozměrné škálování (MDS) je název pro skupinu statistických metod založených na redukci mnohorozměrného prostoru objektu (pozorování) a průzkumové analýze vztahu mezi nimi. MDS pracuje s různými typy relací mezi objekty, přičemž nejčastěji jde o číselně vyjádřenou vzájemnou nepodobnost. Úkolem MDS je na základe daných nepodobností mezi objekty získat jejich reprezentaci v prostoru nízké dimenze. Základním dělením metod je to na metrické a nemetrické MDS. Cílem diplomové práce je provést ucelený přehled nejznámějších metod tohoto typu a aplikovat je na reálná data.Multidimensional scaling (MDS) is the name for a set of statistical methods based on reduction of a hight-dimensional space of objects (observations) and an exploratory analysis of their relationships. MDS works with various types of relations between objects, most often with numerically expressed mutual dissimilarity. The task of MDS is to use the given dissimilarities between the objects to get their representation in a low-dimensional space. The basic division of the methods is that into metric and non-metric MDS. The aim of this thesis is to provide a comprehensive overview of the best-known MDS methods and apply them to real data.

Number of the records: 1  

  This site uses cookies to make them easier to browse. Learn more about how we use cookies.