Aling uri ng clustering ang maaaring humawak ng malaking data?

2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54

Hierarchical clustering hindi pwede humawak ng malaking data well pero K Means clustering pwede. Ito ay dahil ang pagiging kumplikado ng oras ng K Means ay linear i.e. O(n) habang ang hierarchical clustering ay parisukat i.e. O(n²).

Tungkol dito, ano ang clustering sa malaking data?

Clustering ay isang Machine Learning technique na kinabibilangan ng pagpapangkat ng datos puntos. Nabigyan ng set ng datos puntos, maaari nating gamitin ang a clustering algorithm upang pag-uri-uriin ang bawat isa datos ituro sa isang tiyak na pangkat.

Katulad nito, ano ang clustering at ang mga uri nito? Clustering Ang mga pamamaraan ay ginagamit upang tukuyin ang mga pangkat ng magkatulad na mga bagay sa isang multivariate na set ng data na nakolekta mula sa mga field gaya ng marketing, bio-medical at geo-spatial. Sila ay magkaiba mga uri ng clustering mga pamamaraan, kabilang ang: Mga paraan ng paghahati. Hierarchical clustering . Batay sa modelo clustering.

Para malaman din, aling uri ng clustering algorithm ang mas mahusay para sa napakalaking dataset?

K-Ibig sabihin na isa sa pinaka ginagamit clustering pamamaraan at K-Ibig sabihin batay sa MapReduce ay itinuturing na isang advanced na solusyon para sa napakalaking dataset clustering . Gayunpaman, ang oras ng pagpapatupad ay isang balakid pa rin dahil sa pagtaas ng bilang ng mga pag-ulit kapag mayroong pagtaas ng dataset laki at bilang ng mga kumpol.

Ano ang ginagamit ng clustering?

Clustering ay isang paraan ng hindi pinangangasiwaang pag-aaral at isang karaniwang pamamaraan para sa pagsusuri ng istatistikal na datos ginamit sa maraming larangan. Sa Data Science, magagamit natin clustering pagsusuri upang makakuha ng ilang mahahalagang insight mula sa aming data sa pamamagitan ng pagtingin sa kung saang mga pangkat nahuhulog ang mga punto ng data kapag nag-apply kami ng a clustering algorithm.