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Approccio Di Data Mining Basato Sullo Stream Mining

Approccio Di Data Mining Basato Sullo Stream Mining

Paperback

Networking

ISBN10: 6207272315
ISBN13: 9786207272310
Publisher: Edizioni Sapienza
Published: Mar 19 2024
Pages: 76
Weight: 0.27
Height: 0.18 Width: 6.00 Depth: 9.00
Language: Italian
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.

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