Koja vrsta grupiranja može obrađivati velike podatke?
Koja vrsta grupiranja može obrađivati velike podatke?

Video: Koja vrsta grupiranja može obrađivati velike podatke?

Video: Koja vrsta grupiranja može obrađivati velike podatke?
Video: Николас Христакис: Невидимая роль социальных сетей 2024, Studeni
Anonim

Hijerarhijski grupiranje ne mogu rukuju velikim podacima dobro ali K znači grupiranje limenka. To je zato što je vremenska složenost K Meansa linearna, tj. O(n), dok je složenost hijerarhijskih grupiranje je kvadratna, tj. O(n2).

Što se toga tiče, što je grupiranje u velikim podacima?

Grupiranje je tehnika strojnog učenja koja uključuje grupiranje podaci bodova. S obzirom na skup podaci točke, možemo koristiti a grupiranje algoritam za klasifikaciju svakog od njih podaci ukazati na određenu grupu.

Slično tome, što je grupiranje i njegove vrste? Grupiranje metode se koriste za identifikaciju skupina sličnih objekata u viševarijantnim skupovima podataka prikupljenih iz područja kao što su marketing, biomedicina i geo-prostor. Oni su različiti vrste od grupiranje metode, uključujući: Metode particioniranja. Hijerarhijski grupiranje . Na temelju modela grupiranje.

Također da znate koji je algoritam za grupiranje bolji za vrlo velike skupove podataka?

K-znači koji je jedan od najčešće korištenih grupiranje metode i K-znači baziran na MapReduce smatra se naprednim rješenjem za vrlo veliki skup podataka u grupiranje . Međutim, vrijeme izvršenja je i dalje prepreka zbog sve većeg broja iteracija kada se povećava skup podataka veličina i broj grozdovima.

Za što se koristi grupiranje?

Grupiranje je metoda nenadgledanog učenja i uobičajena je tehnika za analizu statističkih podataka korišteno u mnoga polja. U znanosti o podacima možemo koristiti grupiranje analizu kako bismo stekli neke vrijedne uvide iz naših podataka tako što ćemo vidjeti u koje skupine podatkovne točke spadaju kada primijenimo grupiranje algoritam.

Preporučeni: