ABSTRACT Clustering algoritmer har vuxit fram som ett alternativt kraftfullt meta-learning verktyg för att noggrant analysera den massiva volymen av data som genereras av moderna applikationer. I synnerhet är deras främsta mål att kategorisera data i kluster så att objekt grupperas i samma kluster när de är liknande enligt specifika mått. Det finns en stor kunskapsbas inom området klusterbildning och det har gjorts försök att analysera och kategorisera dem för ett större antal tillämpningar. En av de viktigaste frågorna när det gäller att använda klusteralgoritmer för big data som orsakar förvirring bland utövare är bristen på samförstånd i definitionen av deras egenskaper samt bristen på formell kategorisering. I syfte att lindra dessa problem introducerar detta dokument begrepp och algoritmer relaterade till klusterbildning, en kortfattad undersökning av befintliga (kluster) algoritmer samt ger en jämförelse, både ur ett teoretiskt och ett empiriskt perspektiv. Ur ett teoretiskt perspektiv utvecklade vi ett kategoriseringsramverk baserat på de viktigaste egenskaper som påpekades i tidigare studier. Empiriskt utförde vi omfattande experiment där vi jämförde den mest representativa algoritmen från var och en av kategorierna med hjälp av ett stort antal verkliga (stora) datamängder. Effektiviteten hos kandidatklusteralgoritmer mäts genom ett antal interna och externa validitetsmått, stabilitet, körtid och skalbarhetstester. Dessutom lyfte vi fram den uppsättning klusteralgoritmer som är de bästa för big data. INDEX TERMS Klustrande algoritmer, oövervakat lärande, big data.
En bred kartläggning av klusteralgoritmer för big data har nyligen gjorts av Fahad et al. Hoppa över det.
A Survey of Clustering Algorithms for Big Data: Taxonomy and Empirical Analysis
{'venue': 'IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}