REMOLD: An Efficient Model-Based Clustering Algorithm for Large Datasets with Spark

Density-based clustering algorithms have the distinctive advantage of discovering arbitrarily shaped clusters, but they usually require a procedure to compute the distance between every pair of data points, and this procedure is prohibitive for large datasets since it has quadratic computation compl...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2017 IEEE 23rd International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS) s. 376 - 383
Hlavní autoři:	Liang, Mingfei, Li, Qingyong, Geng, Yangli-ao, Wang, Jianzhu, Wei, Zhi
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.12.2017
Témata:	Clustering algorithms Computational modeling density estimation density-based clustering distributed clustering Estimation Gaussian model Kernel Load modeling Partitioning algorithms Spark Sparks
ISSN:	1521-9097
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!