APPROCCIO DI DATA MINING BASATO SULLO STREAM MINING : UN APPROCCIO BASATO SULLO STREAM MINING PER UN AMBIENTE DINAMICO UTILIZZANDO L'ALGORITMO K-MEANS++

Lingua: italiano

Editore: Edizioni Sapienza, 2024

6207272315 / 9786207272310

Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - 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.

Codice articolo 9786207272310

Titolo
APPROCCIO DI DATA MINING BASATO SULLO STREAM MINING : UN APPROCCIO BASATO SULLO STREAM MINING PER UN AMBIENTE DINAMICO UTILIZZANDO L'ALGORITMO K-MEANS++
Autore
Shylaja S
Editore
Edizioni Sapienza
Anno di pubblicazione
2024
Condizione
Neu
Rilegatura
Taschenbuch
Lingua
italiano
ISBN 10
6207272315
ISBN 13
9786207272310
Peso dell'articolo
131 grammi
Dimensioni
220x150x6 mm

AHA-BUCH GmbH

Einbeck, Germania

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