Kuljus, Kristi, juhendajaUgrjumova, AnastassiaTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondTartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut2020-07-012020-07-012020http://hdl.handle.net/10062/68251Magistritöö eesmärk on võrrelda kaht erinevat klasteranalüüsi meetodit, kus üks on mudelipõhine ja teine põhineb vaatlustevahelistel kaugustel. Täpsemalt, võrreldakse mudelipõhist klasteranalüüsi ja K-medoidide meetodit kvalitatiivsete tunnuste korral. K-medoidide meetodi rakendamiseks kasutatakse PAM-algoritmi (partitioning around medoids). Mudelipõhise klasteranalüüsi puhul on vaatlused kirjeldatud segujaotuse abil, samal ajal PAM-algoritm põhineb erinevusmõõtudel. Viiakse läbi simulatsioonid erinevate klastrite kattuvusmäärade korral ja uuritakse mõlema klasterdusmeetodi käitumist erinevate kattuvuste korral. Et tulemusi analüüsida, kasutatakse kohandatud Randi indeksit ja keskmise silueti laiuse kriteeriumit.estopenAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalkeskmise silueti laiuse kriteeriumkohandatud Randi indeksPAM-algoritmR (programmeerimiskeel)adjusted Rand indexaverage silhouette widthPAM algorithmR (programming language)klasteranalüüsklastridmudelidtõenäosusjaotusedcluster analysisclustersmodelsprobability distributionssimulatsioonsimulationinfo:eu-repo/semantics/masterThesis