Jenis pengelompokan yang manakah boleh mengendalikan data besar?
Jenis pengelompokan yang manakah boleh mengendalikan data besar?

Video: Jenis pengelompokan yang manakah boleh mengendalikan data besar?

Video: Jenis pengelompokan yang manakah boleh mengendalikan data besar?
Video: Hipertensi vs Hipotensi! Mana Yang Lebih Bahaya?? 2024, Mungkin
Anonim

berhierarki berkelompok tak boleh mengendalikan data besar baik tetapi K Means berkelompok boleh. Ini kerana kerumitan masa K Means adalah linear iaitu O(n) manakala hierarki berkelompok adalah kuadratik iaitu O(n2).

Mengenai ini, apakah pengelompokan dalam data besar?

Pengelompokan ialah teknik Pembelajaran Mesin yang melibatkan pengelompokan data mata. Diberi satu set data mata, kita boleh menggunakan a berkelompok algoritma untuk mengklasifikasikan setiap satu data menunjuk ke dalam kumpulan tertentu.

Begitu juga, apakah pengelompokan dan jenisnya? Pengelompokan kaedah digunakan untuk mengenal pasti kumpulan objek yang serupa dalam set data multivariate yang dikumpul daripada medan seperti pemasaran, bio-perubatan dan geo-spatial. Mereka berbeza jenis daripada berkelompok kaedah, termasuk: Kaedah pembahagian. berhierarki berkelompok . Berasaskan model berkelompok.

Juga untuk mengetahui, jenis algoritma pengelompokan yang manakah lebih baik untuk set data yang sangat besar?

K-Means yang merupakan antara yang paling banyak digunakan berkelompok kaedah dan K-Means berdasarkan MapReduce dianggap sebagai penyelesaian lanjutan untuk pengelompokan dataset yang sangat besar . Walau bagaimanapun, masa pelaksanaan masih menjadi halangan kerana peningkatan bilangan lelaran apabila terdapat peningkatan set data saiz dan bilangan kelompok.

Untuk apa pengelompokan digunakan?

Pengelompokan ialah kaedah pembelajaran tanpa pengawasan dan merupakan teknik biasa untuk analisis data statistik digunakan dalam banyak bidang. Dalam Sains Data, kita boleh gunakan berkelompok analisis untuk mendapatkan beberapa cerapan berharga daripada data kami dengan melihat kumpulan yang termasuk titik data apabila kami menggunakan a berkelompok algoritma.

Disyorkan: