A Survey on Clustering Techniques for Big Data Mining

Existen muchas alternativas para realizar minera̕ de datos masivos, entre ellas algoritmos neuronales, mq̀uinas de vectores de soporte, algoritmos de asociacin̤, algoritmos genťicos y algoritmos de conglomeracin̤ (clustering). En este artc̕ulo se realiza una descripcin̤ general acerca de distintos...

Whakaahuatanga katoa

I tiakina i:
Ngā taipitopito rārangi puna kōrero
Ētahi atu kaituhi: Sajana T., Rani C.M. Sheela, Narayana K.V, Indian Society of Education and Environment
Hōputu: Pukapuka
Reo:Ingarihi
Ngā marau:
Urunga tuihono:A Survey on Clustering Techniques for Big Data Mining
Tags: Tāpirihia he Tūtohu
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Whakaahuatanga
Whakarāpopototanga:Existen muchas alternativas para realizar minera̕ de datos masivos, entre ellas algoritmos neuronales, mq̀uinas de vectores de soporte, algoritmos de asociacin̤, algoritmos genťicos y algoritmos de conglomeracin̤ (clustering). En este artc̕ulo se realiza una descripcin̤ general acerca de distintos algoritmos de conglomeracin̤ ―de particin̤, jerr̀quicos, de densidad, basados en grillas y basados en modelos― que resaltan las caracters̕ticas 4V de los datos masivos: volumen, variedad, velocidad y valor.
ISBN:0974-6846 (versin̤ impresa); 0974-5645 (versin̤ electrn̤ica)