Quale tipo di clustering potrebbe gestire i big data?
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Video: Quale tipo di clustering potrebbe gestire i big data?

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Video: MACHINE LEARNING: CLUSTERING - Introduzione al Clustering 2024, Novembre
Anonim

gerarchico raggruppamento non posso gestire i big data bene ma K significa raggruppamento Potere. Questo perché la complessità temporale di K Means è lineare cioè O(n) mentre quella di gerarchico raggruppamento è quadratico cioè O(n2).

A questo proposito, cos'è il clustering nei big data?

Raggruppamento è una tecnica di Machine Learning che prevede il raggruppamento di dati punti. Dato un insieme di dati punti, possiamo usare a raggruppamento algoritmo per classificare ciascuno dati indicare in un gruppo specifico.

Allo stesso modo, cos'è il clustering e i suoi tipi? Raggruppamento vengono utilizzati metodi per identificare gruppi di oggetti simili in un set di dati multivariati raccolti da campi come marketing, biomedico e geospaziale. Sono diversi tipi di raggruppamento metodi, inclusi: Metodi di partizionamento. gerarchico raggruppamento . Basato su modello raggruppamento.

Inoltre, per sapere quale tipo di algoritmo di clustering è migliore per set di dati molto grandi?

K-Mezzi che è uno dei più usati raggruppamento metodi e K-Mezzi basato su MapReduce è considerato una soluzione avanzata per clustering di set di dati molto grandi . Tuttavia, il tempo di esecuzione è ancora un ostacolo a causa del numero crescente di iterazioni quando si verifica un aumento di set di dati dimensione e numero di grappoli.

A cosa serve il clustering?

Raggruppamento è un metodo di apprendimento non supervisionato ed è una tecnica comune per l'analisi statistica dei dati usato in molti campi. In Data Science, possiamo usare raggruppamento analisi per ottenere alcune informazioni preziose dai nostri dati vedendo in quali gruppi rientrano i punti dati quando applichiamo a raggruppamento algoritmo.

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