Neuware -Nel corso del tempo, si accumula un'enorme quantit� di dati. L'estrazione delle informazioni � uno dei processi che richiede pi� tempo, perch� varia notevolmente a seconda delleesigenze dell 'utente . Ivari approcci del data mining sono impiegati per raccogliere i dati rilevanti e presentarli in modo digeribile per gli utenti finali. Ilclustering e la classificazione sono due tecniche didata mining utilizzate per scoprire modelli e intuizioni inediti.Questa sintesi illustra l'uso delle tecniche di data mining, in particolare il clustering e la classificazione, per estrarre informazioni rilevanti dai dati accumulati. Sottolinea l'importanza di selezionare un algoritmo di clustering adeguato e introduce il concetto di utilizzo di un algoritmo genetico per migliorare il metodo di clustering k-means. Il metodo proposto mira a ottimizzare il processo di clustering e dimostra la sua efficacia attraverso un test basato su uno scenario. La sintesi si conclude suggerendo ricerche future per ottimizzare ulteriormente l'algoritmo k-means utilizzando vari metodi evolutivi.Books on Demand GmbH, �berseering 33, 22297 Hamburg 60 pp. Italienisch.

N� de ref. del art�culo 9786206931119

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Ottimizzazione del clustering k-means mediante algoritmo genetico
Editor: Edizioni Sapienza Dez 2023
Fecha de publicaci�n: 2023
Idioma: Italiano
ISBN 10: 6206931110
ISBN 13: 9786206931119
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu

Acerca de

Sinopsis

Nel corso del tempo, si accumula un'enorme quantit� di dati. L'estrazione delle informazioni � uno dei processi che richiede pi� tempo, perch� varia notevolmente a seconda delleesigenze dell 'utente . Ivari approcci del data mining sono impiegati per raccogliere i dati rilevanti e presentarli in modo digeribile per gli utenti finali. Ilclustering e la classificazione sono due tecniche didata mining utilizzate per scoprire modelli e intuizioni inediti.Questa sintesi illustra l'uso delle tecniche di data mining, in particolare il clustering e la classificazione, per estrarre informazioni rilevanti dai dati accumulati. Sottolinea l'importanza di selezionare un algoritmo di clustering adeguato e introduce il concetto di utilizzo di un algoritmo genetico per migliorare il metodo di clustering k-means. Il metodo proposto mira a ottimizzare il processo di clustering e dimostra la sua efficacia attraverso un test basato su uno scenario. La sintesi si conclude suggerendo ricerche future per ottimizzare ulteriormente l'algoritmo k-means utilizzando vari metodi evolutivi.

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