How to Use K-means for Big Data Clustering?

•We suggest a new parallel big data clustering scheme based on K-means and K-means++ algorithms;•By decomposing the dataset, the proposed global search scheme efficiently finds quality clustering solutions processing significantly less data;•Requirements for “true big data” clustering algorithms are...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Pattern recognition Ročník 137; s. 109269
Hlavní autoři:	Mussabayev, Rustam, Mladenovic, Nenad, Jarboui, Bassem, Mussabayev, Ravil
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Ltd 01.05.2023
Témata:	Big data Clustering Decomposition Divide and conquer algorithm Global optimization K-means Minimum sum-of-squares Unsupervised learning Minimum sum-of-squares K-means Global optimization Big data Decomposition Clustering Divide and conquer algorithm Unsupervised learning
ISSN:	0031-3203, 1873-5142
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!