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Das Clustering ist eine der wichtigsten Techniken im Data Mining. Sie zielt darauf ab, die Daten in Gruppen ähnlicher Objekte aufzuteilen. Dies wird als Cluster bezeichnet. Diese Forschung vergleicht den StreamKM++ Algorithmus mit den bestehenden Arbeiten, wie AP, IAPKM und IAPNA. Der StreamKM++-Algorithmus ist ein neuer Clustering-Algorithmus für Datenströme, der mit geringem Speicher- und Zeitaufwand ein gutes Clustering des Datenstroms erstellt.Viele Forscher haben mit statischen Clustering-Algorithmen gearbeitet, aber in Echtzeit sind die Daten dynamischer Natur. Wie z.B. Blogs, Webseiten, Audio- und Videodaten, usw., daher ist die konventionelle statische Technik in einer Echtzeitumgebung nicht geeignet. In dieser Arbeit wird der StreamKM++-Algorithmus verwendet, der eine hohe Clustering-Leistung im Vergleich zu traditionellen AP, IAPKM und IAPNA erreicht. Das experimentelle Ergebnis zeigt, dass der StreamKM++-Algorithmus im Vergleich zu bestehenden Arbeiten das beste Ergebnis erzielt. Er hat die durchschnittliche Genauigkeitsrate erhöht und die Rechenzeit, den Speicher und die Anzahl der Iterationen reduziert.
Info autore
El autor Dr. S. Shylaja recibió el título de Doctor en Ciencias de la Computación de la Universidad de Bharathiar, Coimbatore en marzo de 2022. Actualmente trabaja como Profesora Asistente en el Departamento de Aplicaciones Informáticas, Sri Ramakrishna College of Arts & Science, Coimbatore.
