Hvilken type clustering kan håndtere big data?

2024 Forfatter: Lynn Donovan | [email protected]. Sist endret: 2023-12-15 23:51

Hierarkisk gruppering kan ikke håndtere big data vel men K betyr gruppering kan. Dette er fordi tidskompleksiteten til K Means er lineær, dvs. O(n), mens den er hierarkisk gruppering er kvadratisk, dvs. O(n²).

Angående dette, hva er klynging i big data?

Gruppering er en maskinlæringsteknikk som involverer gruppering av data poeng. Gitt et sett med data poeng, kan vi bruke en gruppering algoritme for å klassifisere hver data peke inn i en bestemt gruppe.

På samme måte, hva er clustering og dens typer? Gruppering metoder brukes til å identifisere grupper av lignende objekter i et multivariat datasett samlet inn fra felt som markedsføring, biomedisinsk og geo-spatial. De er forskjellige typer av gruppering metoder, inkludert: Partisjoneringsmetoder. Hierarkisk gruppering . Modellbasert gruppering.

Også for å vite, hvilken type klyngealgoritme er bedre for veldig store datasett?

K-Betyr som er en av de mest brukte gruppering metoder og K-Betyr basert på MapReduce anses som en avansert løsning for svært store datasett-klynger . Imidlertid er utførelsestiden fortsatt en hindring på grunn av det økende antall iterasjoner når det er en økning på datasett størrelse og antall klynger.

Hva brukes clustering til?

Gruppering er en metode for uovervåket læring og er en vanlig teknikk for statistisk dataanalyse brukt i mange felt. I Data Science kan vi bruke gruppering analyse for å få verdifull innsikt fra dataene våre ved å se hvilke grupper datapunktene faller inn i når vi bruker en gruppering algoritme.