Կլաստերավորման ո՞ր տեսակը կարող է մշակել մեծ տվյալներ:

2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48

Հիերարխիկ կլաստերավորում չի կարող կարգավորել մեծ տվյալներ լավ, բայց K նշանակում է կլաստերավորում կարող է. Դա պայմանավորված է նրանով, որ K Means-ի ժամանակային բարդությունը գծային է, այսինքն՝ O(n), մինչդեռ հիերարխիկինը՝ կլաստերավորում քառակուսի է, այսինքն՝ O (n²).

Այս առնչությամբ, ի՞նչ է կլաստերավորումը մեծ տվյալների մեջ:

Կլաստերավորում մեքենայական ուսուցման տեխնիկա է, որը ներառում է խմբավորում տվյալները միավորներ. Հաշվի առնելով մի շարք տվյալները միավորներ, կարող ենք օգտագործել ա կլաստերավորում յուրաքանչյուրը դասակարգելու ալգորիթմ տվյալները մատնանշեք կոնկրետ խմբի մեջ:

Նմանապես, ի՞նչ է կլաստերավորումը և դրա տեսակները: Կլաստերավորում Մեթոդներն օգտագործվում են նույնական օբյեկտների խմբերը նույնականացնելու բազմաչափ տվյալների հավաքածուներում, որոնք հավաքագրվում են այնպիսի ոլորտներից, ինչպիսիք են մարքեթինգը, կենսաբժշկական և աշխարհատարածականը: Նրանք տարբեր են տեսակները -ից կլաստերավորում մեթոդներ, այդ թվում՝ բաժանման մեթոդներ. Հիերարխիկ կլաստերավորում . Մոդելի վրա հիմնված կլաստերավորում.

Նաև իմանալու համար, թե որ տեսակի կլաստերի ալգորիթմն է ավելի լավ շատ մեծ տվյալների հավաքածուների համար:

Կ-Միանս որն ամենաշատ օգտագործվողներից է կլաստերավորում մեթոդներ և Կ-Միանս MapReduce-ի հիման վրա համարվում է առաջադեմ լուծում տվյալների շատ մեծ խմբավորում . Այնուամենայնիվ, կատարման ժամանակը դեռևս խոչընդոտ է կրկնությունների աճող թվի պատճառով, երբ կա աճ: տվյալների բազա չափը և թիվը կլաստերներ.

Ինչի համար է օգտագործվում կլաստերավորումը:

Կլաստերավորում Չվերահսկվող ուսուցման մեթոդ է և վիճակագրական տվյալների վերլուծության ընդհանուր տեխնիկա է օգտագործվում է շատ ոլորտներ. Տվյալների գիտության մեջ մենք կարող ենք օգտագործել կլաստերավորում վերլուծություն՝ մեր տվյալներից որոշ արժեքավոր պատկերացումներ ձեռք բերելու համար՝ տեսնելով, թե ինչ խմբերի մեջ են մտնում տվյալների կետերը, երբ մենք դիմում ենք a կլաստերավորում ալգորիթմ.