Comparison of metrics for clustering algorithms

Tato bakalářská práce se zabývá použitím metody shlukování na umělých i reálných datech, s použitím různých metrik. Cílem práce je otestovat různá nastavení shlukovacího algoritmu a pozorovat, jak se liší výsledky. Nastavením je myšleno střídání vybraných metrik pro výpočet, lasifikovat pro různé množství shluků apod. na různých typech vstupních dat.ObhájenoThis Bachelor thesis deals with clustering methods used on real and artificial data while using different metrics. The aim was to test different settings of clustering algorithm and observe differences between outcomes. By settings is meant switching between chosen metrics, classify for different numbers of clusters etc. on various input data