An empirical comparative analysis of clustering algorithms for big data applications
Big data is a vaguely defined term that describes a dataset as either too large or too complex to analyze and get satisfactory results. Clustering algorithms are a possible solution to this problem of big data, where they can be categorized according to one or more of three clustering objectives. Th...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Delos Santos, Duke Danielle T. |
---|---|
التنسيق: | text |
اللغة: | English |
منشور في: |
Animo Repository
2017
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://animorepository.dlsu.edu.ph/etd_masteral/5395 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Tune Up Fuzzy C-Means for Big Data: Some Novel Hybrid Clustering Algorithms Based on Initial Selection and Incremental Clustering
بواسطة: Le, Hoang Son, وآخرون
منشور في: (2019) -
Economics and econophysics in the era of Big Data
بواسطة: Cheong, Siew Ann
منشور في: (2017) -
Precision medicine and big data : the application of an ethics framework for big data in health and research
بواسطة: Schaefer, G. Owen, وآخرون
منشور في: (2020) -
FROM RAW DATA TO PROCESSABLE INFORMATIVE DATA: TRAINING DATA MANAGEMENT FOR BIG DATA ANALYTICS
بواسطة: GAO JINYANG
منشور في: (2017) -
Big data applications in governance and policy
بواسطة: Giest, S., وآخرون
منشور في: (2021)