ارزیابی روشهای خوشه بندی جمعیت محور در قیاس با روشهای خوشه بندی میانه گیری جریان داده جهت کاهش مصرف منابع

سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: فارسی
مشاهده: 488

فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ICCONF01_099

تاریخ نمایه سازی: 14 آذر 1394

چکیده مقاله:

الگوریتمهای خوشه بندی تلاش میکنند دادهها به خوشههایی تقسیم شوند که حداکثر شباهت بین داده های هردسته حداکثر گردد وقتی صحبت ازداده میشود روشهای مختلفی برای دسته بندی به میان می اید لیکن درخصوص داده های مبتنی برجریان مانند صداتصویر و غیره عملیات خوشه بندی کاردشواری است به علت برخط بودن جریان داده امکان ذخیره سازی تمام اطلاعات ورودی و انجام محاسبات خوشهب ندی نسبت به پردازش بهموقع داده ها غیرممنک است بنابراین محاسبه خوشه ها توسط روشهای جمعیت محور میتواند عملیاتی باهزینه اضافی برای پردازش و ذخیره سازی جریان داده باشد درصورتی که روشهای میانه گیری بدون نیاز به ذخیره سازی داده ها میتواند با ثبت اطلاعات تکمیلی درخصوص جریان داده استفاده شود بنابراین امکان کاهش نسبت ذخیره سازی به کل جریان داده ورودی افزایش می یابد باتوجه به میزان امکانات پردازشی یا ذخیره سازی میتوان الگوریتم های مختلفی را ازروشهای میانه گیری مبتنی برجریان انتخاب کرد به هرحال هرروشی که اتخاذشود باید ماهیت برخط بودن جریان داده را پوشش دهد ازسوی دیگر جریان داده دارای عناصرپرت است که ممکن است درخوشه بندی نیازمند محاسبات بیشتری باشند این امر سبب دقت بیشتر و متعاقبا تاخیر درپاسخ الگوریتم ها میشود

نویسندگان

سلمان طائی

گروه کامپیوتر، واحد مرودشت، دانشگاه آزاد اسلامی مرودشت، ایران

علی مهجور

گروه کامپیوتر، عضو هیئت علمی دانشگاه مالک اشتر، تهران، ایران

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Abdul Nazeer, K.M., Sebastian, M.P., (2009) Improving the Accuracy and ...
  • Beringer, J., and Hullermeier, E. (2010) Online Clustering of Parallel ...
  • Charu, C., and Aggarwal, (2009) Data Streams Models and Algorithms, ...
  • Charu, C., Aggarwal, A., (2013) Survey of Stream Clustering Algorithms, ...
  • Charu, C., Aggarwal, Jiawei, H., , Jianyong, W., Philip, S., ...
  • Chaturvedi, J. C. A., and Green, P., (2011) K-modes clustering ...
  • Guerrieri, A., and Montresor, A., (2008) DS-Means Distributed Data Stream ...
  • Guha, S., Meyerson, A.. Mishra, N., and Motwani, R., (2003) ...
  • Hammouda, K. (2013) A Comparative Study of Data Clustering Techniques, ...
  • Khalilian, M., Mustapha, N., (2010) Data Stream Clustering Challenges and ...
  • McQueen, J., (1967) some methods for classification and analysis of ...
  • Wagsta, _ Cardie, C., Rogers, S., and Schroedl, S., (2001) ...
  • نمایش کامل مراجع