Andere Kunden interessierten sich auch für
![Prowerka faktow putem razdeleniq dannyh]( "Prowerka faktow putem razdeleniq dannyh")
Prowerka faktow putem razdeleniq dannyh13,99 €![Traditionelles und Map-Reduce-basiertes Clustering für große Datenmengen]( "Traditionelles und Map-Reduce-basiertes Clustering für große Datenmengen")
Traditionelles und Map-Reduce-basiertes Clustering für große Datenmengen61,90 €![Regroupement traditionnel et basé sur Map-Reduce pour les grands ensembles de données]( "Regroupement traditionnel et basé sur Map-Reduce pour les grands ensembles de données")
Regroupement traditionnel et basé sur Map-Reduce pour les grands ensembles de données40,99 €![Clustering tradizionale e basato su Map-Reduce per grandi insiemi di dati]( "Clustering tradizionale e basato su Map-Reduce per grandi insiemi di dati")
Clustering tradizionale e basato su Map-Reduce per grandi insiemi di dati40,99 €![Traditional and Map-Reduce Based Clustering for Large Datasets]( "Traditional and Map-Reduce Based Clustering for Large Datasets")
Traditional and Map-Reduce Based Clustering for Large Datasets40,99 €![High Performance Computing]( "High Performance Computing")
High Performance Computing115,99 €![Komponenty modeli uprawleniq znaniqmi dlq Bol'shih Dannyh]( "Komponenty modeli uprawleniq znaniqmi dlq Bol'shih Dannyh")
Komponenty modeli uprawleniq znaniqmi dlq Bol'shih Dannyh16,99 €
V swqzi s razwitiem cifrowyh tehnologij sowremennye prilozheniq generiruüt bol'shie ob#emy dannyh. Dlq togo chtoby tochno klassificirowat' dannye w ätih bol'shih massiwah dannyh, ispol'zuütsq algoritmy klasterizacii. V ätoj knige predstawlen literaturnyj obzor razlichnyh tradicionnyh algoritmow klasterizacii i ih srawnenie s teoreticheskoj tochki zreniq. V knige takzhe priwoditsq obzor primeneniq metodow klasterizacii na I) dannyh web-zhurnala, II) dannyh izobrazhenij i III) biologicheskih dannyh. Odnim iz osnownyh nedostatkow tradicionnyh algoritmow klasterizacii qwlqetsq to, chto oni trebuüt bol'shih wychislitel'nyh zatrat pri slishkom bol'shom ob#eme whodnyh dannyh. Chtoby preodolet' ätu problemu, my takzhe predlagaem wsestoronnee issledowanie poslednih algoritmow klasterizacii na osnowe MapReduce, kotorye rasshirqüt tradicionnye analogi s pomosch'ü paradigmy programmirowaniq Map-Reduce. V osnownom äta kniga podhodit dlq issledowatelej, kotorye interesuütsq oblast'ü obnaruzheniq zakonomernostej iz bol'shih naborow dannyh s pomosch'ü klasterizacii MapReduce. Ona pomozhet im osuschestwit' klasterizaciü dannyh w raspredelennoj srede. Bolee togo, woprosy i otkrytye oblasti, obsuzhdaemye w ätoj knige, pomogut issledowatelqm opredelit' naprawlenie ih dal'nejshej raboty.