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...

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其他作者: Sajana T., Rani C.M. Sheela, Narayana K.V, Indian Society of Education and Environment
格式: 圖書
語言:英语
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實物特徵
總結: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)