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Artículo

A Survey on Clustering Techniques for Big Data Mining

Un estudio sobre técnicas de conglomeración para minería de datos masivos

Autor: Narayana, K.V. Rani, C.M. Sheela Sajana, T..
Categoria: Gestión y administración | Subcategoría: Gestión de tecnología.
Año de publicación: 2016.
Editor:

Indian Society of Education and Environment

.

Tipo de documento: Artículo | Formato: pdf. | Idioma: Inglés. | Tamaño: 438 Kb.

Resumen:

Existen muchas alternativas para realizar minería de datos masivos, entre ellas algoritmos neuronales, máquinas de vectores de soporte, algoritmos de asociación, algoritmos genéticos y algoritmos de conglomeración (clustering). En este artículo se realiza una descripción general acerca de distintos algoritmos de conglomeración ―de partición, jerárquicos, de densidad, basados en grillas y basados en modelos― que resaltan las características 4V de los datos masivos: volumen, variedad, velocidad y valor.

Materias: Datos masivos Ciencia de datos

Subjects: Big data Data science

Palabras clave: Ciencia de datos, Datos masivos, Big data, Minería de datos, Minería de datos masivos, Algoritmos de conglomeración

Keywords: Data science, Big data, Data mining, Big data mining, Clustering algorithms

DC.Title.spa
 Un estudio sobre técnicas de conglomeración para minería de datos masivos
DC.Title.eng
 A Survey on Clustering Techniques for Big Data Mining
DC.Creator
 Narayana, K.V. Rani, C.M. Sheela Sajana, T.
DC.Subject.snpi.spa
 Datos masivos Ciencia de datos
DC.Subject.snpi.eng
 Big data Data science
DC.Subject.spa
 Ciencia de datos, Datos masivos, Big data, Minería de datos, Minería de datos masivos, Algoritmos de conglomeración
DC.Subject.eng
 Data science, Big data, Data mining, Big data mining, Clustering algorithms
DC.Description.spa

Existen muchas alternativas para realizar minería de datos masivos, entre ellas algoritmos neuronales, máquinas de vectores de soporte, algoritmos de asociación, algoritmos genéticos y algoritmos de conglomeración (clustering). En este artículo se realiza una descripción general acerca de distintos algoritmos de conglomeración ―de partición, jerárquicos, de densidad, basados en grillas y basados en modelos― que resaltan las características 4V de los datos masivos: volumen, variedad, velocidad y valor.

DC.Source
 ....rexe.cl/ojournal/index.php/rexe/article/download/555/448
DC.Identifier.virtualpro
 http://www.revistavirtualpro.com/biblioteca/un-estudio-sobre-tecnicas-de-conglomeracion-para-mineria-de-datos-masivos
DC.Identifier.issn-isbn
 ISSN:0974-6846 (versión impresa); 0974-5645 (versión electrónica)
DC.Identifier.citacion
 Revista Virtual Pro, Diciembre 2018, Datos masivos
DC.Language
 Inglés
DC.Relation
 Minería de datos masivos
DC.Publisher

Indian Society of Education and Environment

DC.Contributor
 
DC.Rights
 
DC.Date
 2016
DC.Type
 Artículo
DC.Format
 pdf
DC.Identifier.file
20181201-028.pdf

Descarga: A Survey on Clustering Techniques for Big Data Mining .
Tipo de documento: Artículo | Formato: pdf. | Idioma: Inglés. | Tamaño: 438 Kb.
Categoria: Gestión y administración | Subcategoría: Gestión de tecnología.
Fecha de publicación Virtual Pro: 2018-12-01.
Publicado en Virtual Pro: Diciembre 2018 :: Datos masivos.


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