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Il clustering è una delle tecniche più importanti del data mining. Ha lo scopo di suddividere i dati in gruppi di oggetti simili. Questo viene definito cluster. Questa ricerca confronta l'algoritmo StreamKM++ con i lavori esistenti, come AP, IAPKM e IAPNA. L'algoritmo StreamKM++ è un nuovo algoritmo di clustering del flusso di dati e costruisce un buon clustering del flusso, utilizzando una piccola quantità di memoria e di tempo.Molti ricercatori hanno svolto il loro lavoro con un algoritmo di clustering statico, ma in tempo reale i dati sono di natura dinamica. Come i blog, le pagine web, gli…mehr

Produktbeschreibung
Il clustering è una delle tecniche più importanti del data mining. Ha lo scopo di suddividere i dati in gruppi di oggetti simili. Questo viene definito cluster. Questa ricerca confronta l'algoritmo StreamKM++ con i lavori esistenti, come AP, IAPKM e IAPNA. L'algoritmo StreamKM++ è un nuovo algoritmo di clustering del flusso di dati e costruisce un buon clustering del flusso, utilizzando una piccola quantità di memoria e di tempo.Molti ricercatori hanno svolto il loro lavoro con un algoritmo di clustering statico, ma in tempo reale i dati sono di natura dinamica. Come i blog, le pagine web, gli audio e i video, ecc... Per questo motivo, la tecnica statica convenzionale non supporta l'ambiente in tempo reale. In questo lavoro, viene utilizzato l'algoritmo StreamKM++ che raggiunge elevate prestazioni di clustering rispetto ai tradizionali AP, IAPKM e IAPNA. I risultati sperimentali mostrano che l'algoritmo StreamKM++ ottiene il miglior risultato rispetto ai lavori esistenti. Ha aumentato il tasso di accuratezza medio e ha ridotto il tempo di calcolo, la memoria e il numero di iterazioni.
Autorenporträt
L'autore La dottoressa S. Shylaja ha conseguito il dottorato in Informatica presso la Bharathiar University di Coimbatore nel marzo 2022. Attualmente lavora come professore assistente presso il Dipartimento di applicazioni informatiche dello Sri Ramakrishna College of Arts & Science, Coimbatore.