איזה סוג של אשכול יכול להתמודד עם נתונים גדולים?
איזה סוג של אשכול יכול להתמודד עם נתונים גדולים?

וִידֵאוֹ: איזה סוג של אשכול יכול להתמודד עם נתונים גדולים?

וִידֵאוֹ: איזה סוג של אשכול יכול להתמודד עם נתונים גדולים?
וִידֵאוֹ: Big Data Cluster Configuration | Data Exposed 2024, מאי
Anonim

היררכי מקבץ צְבִיעוּת לטפל ב-Big Data טוב אבל K פירושו מקבץ פחית. הסיבה לכך היא שמורכבות הזמן של K Means היא ליניארית כלומר O(n) בעוד שמורכבות הזמן של היררכיה מקבץ הוא ריבועי כלומר O(n2).

לגבי זה, מה זה התקבצות בביג דאטה?

מקבץ היא טכניקת למידת מכונה הכוללת קיבוץ של נתונים נקודות. נתון סט של נתונים נקודות, נוכל להשתמש ב-a מקבץ אלגוריתם לסיווג כל אחד נתונים להצביע על קבוצה מסוימת.

באופן דומה, מהו התקבצות וסוגיו? מקבץ שיטות משמשות לזיהוי קבוצות של אובייקטים דומים במערך נתונים רב-משתני שנאסף מתחומים כמו שיווק, ביו-רפואי וגיא-מרחבי. הם שונים סוגים שֶׁל מקבץ שיטות, כולל: שיטות חלוקה. היררכי מקבץ . מבוסס מודלים מקבץ.

כמו כן, לדעת, איזה סוג של אלגוריתם אשכול עדיף עבור מערכי נתונים גדולים מאוד?

K-Means שהוא אחד הנפוצים ביותר מקבץ שיטות ו K-Means מבוסס על MapReduce נחשב כפתרון מתקדם עבור מקבץ נתונים גדול מאוד . עם זאת, זמן הביצוע עדיין מהווה מכשול עקב המספר ההולך וגדל של איטרציות כאשר יש עלייה של מערך נתונים גודל ומספר של אשכולות.

למה משמש אשכולות?

מקבץ היא שיטה ללמידה ללא פיקוח והיא טכניקה נפוצה לניתוח נתונים סטטיסטי בשימוש ב תחומים רבים. ב-Data Science, אנחנו יכולים להשתמש מקבץ ניתוח כדי לקבל כמה תובנות חשובות מהנתונים שלנו על ידי בדיקה לאילו קבוצות נכנסות נקודות הנתונים כאשר אנו מיישמים מקבץ אַלגוֹרִיתְם.

מוּמלָץ: