| Abstract : | In the current thesis, the research problem that will be approached covers the clustering of mixed mode data (e.g. numeric, categorical, etc.), its benefits and applications. In Chapter 2, the literature review for clustering mixed mode data is detailed including the methodologies that will be used as part of the thesis and any additional methodologies that are available for this type of clustering according to the bibliography. In Chapter 3, a detailed overview and analysis is presented for the prostate cancer dataset on which the selected clustering methods (Kamila, K-Prototypes, Latent Variable Model) will be applied while in Chapter 4 the clustering results and their interpretation are provided. In chapter 5 that follows, the conclusions drawn from this research are described along with any future work required for the clustering of mixed mode data.
Η παρούσα διπλωματική εργασία επικεντρώνεται στην ομαδοποίηση δεδομένων μικτού τύπου (π.χ. αριθμητικά, κατηγορικά, κτλ.), στα οφέλη και την εφαρμογή μιας τέτοιας μεθοδολογίας. Στο Κεφάλαιο 2, η βιβλιογραφική ανασκόπηση για την ομαδοποίηση τέτοιων δεδομένων περιγράφεται ενδελεχώς, συμπεριλαμβανομένων και των μεθοδολογιών που θα χρησιμοποιηθούν ως κομμάτι της διπλωματικής εργασίας καθώς και τυχόν πρόσθετων μεθοδολογιών που είναι διαθέσιμες για αυτόν τον τρόπο ομαδοποίησης σύμφωνα με την ενδεδειγμένη βιβλιογραφία. Στο Κεφάλαιο 3, πραγματοποιείται μια επισκόπηση και ανάλυση του συνόλου δεδομένων του καρκίνου του προστάτη στο οποίο θα εφαρμοστούν οι επιλεγμένες μέθοδοι ομαδοποίησης (Kamila, K-Prototypes, Latent Variable Model), ενώ στο Κεφάλαιο 4 παρουσιάζονται λεπτομερώς τα αποτελέσματα ομαδοποίησης και η ερμηνεία τους. Στο κεφάλαιο 5 που ακολουθεί, τα συμπεράσματα που προέρχονται από αυτήν την έρευνα περιγράφονται μαζί με οποιοδήποτε μελλοντικό έργο μπορεί να απαιτείται για την ομαδοποίηση δεδομένων μικτού τύπου.
|
|---|
Copyright © 2013 Library AUEB. All rights reserved.