Name: Data-Mining-Basierter Stream-Mining-Ansatz (en Alemán)
Price: 62.09 USD
Availability: InStock
Author: Shylaja S
ISBN: 9786207272266

portada Data-Mining-Basierter Stream-Mining-Ansatz (en Alemán)

Data-Mining-Basierter Stream-Mining-Ansatz (en Alemán)

Formato

Libro Físico

Editorial

Verlag Unser Wissen

Autor

Shylaja S

Idioma

Alemán

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

ISBN13

9786207272266

Data-Mining-Basierter Stream-Mining-Ansatz (en Alemán)

Shylaja S (Autor) · Verlag Unser Wissen · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Data-Mining-Basierter Stream-Mining-Ansatz (en Alemán)"

Das Clustering ist eine der wichtigsten Techniken im Data Mining. Sie zielt darauf ab, die Daten in Gruppen ähnlicher Objekte aufzuteilen. Dies wird als Cluster bezeichnet. Diese Forschung vergleicht den StreamKM++ Algorithmus mit den bestehenden Arbeiten, wie AP, IAPKM und IAPNA. Der StreamKM++-Algorithmus ist ein neuer Clustering-Algorithmus für Datenströme, der mit geringem Speicher- und Zeitaufwand ein gutes Clustering des Datenstroms erstellt.Viele Forscher haben mit statischen Clustering-Algorithmen gearbeitet, aber in Echtzeit sind die Daten dynamischer Natur. Wie z.B. Blogs, Webseiten, Audio- und Videodaten, usw., daher ist die konventionelle statische Technik in einer Echtzeitumgebung nicht geeignet. In dieser Arbeit wird der StreamKM++-Algorithmus verwendet, der eine hohe Clustering-Leistung im Vergleich zu traditionellen AP, IAPKM und IAPNA erreicht. Das experimentelle Ergebnis zeigt, dass der StreamKM++-Algorithmus im Vergleich zu bestehenden Arbeiten das beste Ergebnis erzielt. Er hat die durchschnittliche Genauigkeitsrate erhöht und die Rechenzeit, den Speicher und die Anzahl der Iterationen reduziert.