Enhancement of parallel K-means algorithm for clustering big datasets
Big Data encompasses huge amounts of complex data which is generated in different areas such as business, marketing, educational systems, IoT, and healthcare. For instance, in the healthcare domain, huge amounts of data are generated daily from different sources such as health monitoring and medical...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Ashabi, Ardavan |
---|---|
التنسيق: | أطروحة |
اللغة: | English |
منشور في: |
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/102827/1/ArdavanAshabiPRAZAK2022.pdf.pdf http://eprints.utm.my/id/eprint/102827/ http://dms.library.utm.my:8080/vital/access/manager/Repository/vital:151605 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Analysis of K-Mean and X-Mean Clustering Algorithms Using
Ontology-Based Dataset Filtering
بواسطة: Rahmah, Mokhtar, وآخرون
منشور في: (2021) -
Clustering of rainfall data using k-means algorithm
بواسطة: Mohd Sham, Mohamad, وآخرون
منشور في: (2019) -
Big Data Mining Using K-Means and DBSCAN Clustering Techniques
بواسطة: Fawzia Omer, A., وآخرون
منشور في: (2022) -
An efficient parallel clustering algorithm on big data using Spark
بواسطة: Mallik, Moksud Alam, وآخرون
منشور في: (2022) -
New approaches to normalization techniques to enhance k-means clustering algorithm
بواسطة: Dalatu, Paul Inuwa, وآخرون
منشور في: (2020)