Aplikace shlukové analýzy na reálných datech

Abstract

Tato práce se zabývá hledáním podobných scénářů odpadového hospodářství získaných z optimalizačního nástroje NERUDA. K tomu jsou využity metody shlukové analýzy, pomocí kterých lze identifikovat podobné objekty a rozřadit je do skupin (shluků). Cílem práce je představit běžně používané algoritmy shlukové analýzy a vytvořit program, který tyto algoritmy implementuje. Vytvořeným nástrojem je poté provedeno shlukování reálných dat z nástroje NERUDA a následuje vyhodnocení kvality obdržených shluků.This bachelor's thesis deals with finding similar scenarios in the waste management acquired by an optimization tool NERUDA. Cluster analysis, a tool that identifies related objects and classifies them in groups (clusters), is used for this purpose. The aim of this thesis is to review basic algorithms of cluster analysis and to develop a software that implements them. The software is then used to cluster real data from NERUDA which is followed by an assessment of the obtained clusters.