Ποιος τύπος ομαδοποίησης θα μπορούσε να χειριστεί μεγάλα δεδομένα;
Ποιος τύπος ομαδοποίησης θα μπορούσε να χειριστεί μεγάλα δεδομένα;

Βίντεο: Ποιος τύπος ομαδοποίησης θα μπορούσε να χειριστεί μεγάλα δεδομένα;

Βίντεο: Ποιος τύπος ομαδοποίησης θα μπορούσε να χειριστεί μεγάλα δεδομένα;
Βίντεο: Η #Εθνική_Φρουρά απέναντι στις #προκλήσεις της επόμενης #δεκαετίας - #Θεόδωρος #Νικολοβγένης 2024, Δεκέμβριος
Anonim

Ιεραρχικός ομαδοποίηση κλίση χειρίζονται μεγάλα δεδομένα καλά αλλά K σημαίνει ομαδοποίηση μπορώ. Αυτό συμβαίνει επειδή η χρονική πολυπλοκότητα του K Means είναι γραμμική, δηλαδή O(n) ενώ αυτή του ιεραρχικού ομαδοποίηση είναι τετραγωνικό δηλ. Ο(ν2).

Σχετικά με αυτό, τι είναι η ομαδοποίηση στα μεγάλα δεδομένα;

Ομαδοποίηση είναι μια τεχνική Μηχανικής Μάθησης που περιλαμβάνει την ομαδοποίηση των δεδομένα σημεία. Δίνεται ένα σύνολο από δεδομένα σημεία, μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε α ομαδοποίηση αλγόριθμος για την ταξινόμηση του καθενός δεδομένα τοποθετήστε σε μια συγκεκριμένη ομάδα.

Ομοίως, τι είναι η ομαδοποίηση και τα είδη της; Ομαδοποίηση χρησιμοποιούνται μέθοδοι για τον εντοπισμό ομάδων παρόμοιων αντικειμένων σε ένα πολυμεταβλητό σύνολο δεδομένων που συλλέγονται από πεδία όπως το μάρκετινγκ, η βιοϊατρική και η γεωχωρική. Είναι διαφορετικοί τύπους του ομαδοποίηση μεθόδους, συμπεριλαμβανομένων: Μέθοδοι καταμερισμού. Ιεραρχικός ομαδοποίηση . Με βάση το μοντέλο ομαδοποίηση.

Επίσης, για να γνωρίζετε, ποιο είδος αλγόριθμου ομαδοποίησης είναι καλύτερο για πολύ μεγάλα σύνολα δεδομένων;

Κ-Μέσα που είναι από τα πιο χρησιμοποιημένα ομαδοποίηση μεθόδους και Κ-Μέσα με βάση το MapReduce θεωρείται ως μια προηγμένη λύση για πολύ μεγάλη ομαδοποίηση δεδομένων . Ωστόσο, ο χρόνος εκτέλεσης εξακολουθεί να αποτελεί εμπόδιο λόγω του αυξανόμενου αριθμού επαναλήψεων όταν υπάρχει αύξηση του σύνολο δεδομένων μέγεθος και αριθμός των συστάδες.

Σε τι χρησιμοποιείται η ομαδοποίηση;

Ομαδοποίηση είναι μια μέθοδος μάθησης χωρίς επίβλεψη και είναι μια κοινή τεχνική για την ανάλυση στατιστικών δεδομένων χρησιμοποιείται σε πολλά πεδία. Στην Επιστήμη Δεδομένων, μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε ομαδοποίηση ανάλυση για να αποκτήσουμε κάποιες πολύτιμες γνώσεις από τα δεδομένα μας, βλέποντας σε ποιες ομάδες ανήκουν τα σημεία δεδομένων όταν εφαρμόζουμε α ομαδοποίηση αλγόριθμος.

Συνιστάται: