Abstract -Clustering är ett kraftfullt verktyg som har använts i flera prognosarbete, såsom tidsserieprognoser, realtidsstorm upptäckt, översvämningsprognoser och så vidare. I detta dokument föreslås en generisk metod för väderprognoser med hjälp av inkrementell K-means klusteralgoritm. Väderprognoser spelar en viktig roll i dagliga tillämpningar.Väder prognoser av detta dokument görs baserat på den ökande luftföroreningar databasen i västra Bengal under åren 2009 och 2010. Detta papper använder vanligtvis typiska Kmeas kluster på den huvudsakliga luftföroreningar databasen och en lista över väderkategori kommer att utvecklas baserat på de maximala medelvärden av kluster.Nu när de nya uppgifterna kommer, de inkrementella K-medelvärden används för att gruppera dessa data i de kluster vars väderkategori redan har definierats. Således bygger det upp en strategi för att förutsäga vädret av de kommande uppgifterna för de kommande dagarna. Denna prognosdatabas är helt baserad på vädret i västra Bengal och denna prognosmetod är utvecklad för att minska effekterna av luftföroreningar och lansera fokuserade modellering beräkningar för prognoser och prognoser av väderhändelser. Här mäts också exaktheten i detta tillvägagångssätt.
Inkrementell K-means klusteralgoritm som är tillämplig i den periodiskt inkrementella miljön och som behandlar ett stort antal uppdateringar REF [2].
Weather Forecasting using Incremental K-means Clustering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}