Vilken typ av klustring skulle kunna hantera big data?
Vilken typ av klustring skulle kunna hantera big data?
Anonim

Hierarkisk klustring kan inte hantera big data väl men K betyder klustring burk. Detta beror på att tidskomplexiteten för K Means är linjär, dvs O(n) medan den för hierarkisk klustring är kvadratisk, dvs O(n2).

Angående detta, vad är klustring i big data?

Klustring är en maskininlärningsteknik som involverar gruppering av data poäng. Givet en uppsättning av data poäng kan vi använda en klustring algoritm för att klassificera var och en data peka in i en specifik grupp.

På samma sätt, vad är klustring och dess typer? Klustring metoder används för att identifiera grupper av liknande objekt i en multivariat datamängd insamlad från områden som marknadsföring, biomedicin och geo-spatial. De är olika typer av klustring metoder, inklusive: Partitioneringsmetoder. Hierarkisk klustring . Modellbaserad klustring.

Också att veta, vilken typ av klustringsalgoritm är bättre för mycket stora datamängder?

K-medel som är en av de mest använda klustring metoder och K-medel baserat på MapReduce anses vara en avancerad lösning för mycket stora dataset klustring . Exekveringstiden är dock fortfarande ett hinder på grund av det ökande antalet iterationer när det sker en ökning av dataset storlek och antal kluster.

Vad används klustring till?

Klustring är en metod för oövervakat lärande och är en vanlig teknik för statistisk dataanalys Använd i många fält. Inom Data Science kan vi använda klustring analys för att få värdefulla insikter från vår data genom att se vilka grupper datapunkterna faller in i när vi tillämpar en klustring algoritm.

Rekommenderad: