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Using MCDM Technique to Identify Optimal Incremental Clustering Algorithm

  • 2024
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Sneh Patel
Devarsh Ukani
Sukhmeet Singh Bawa
Vaishnavi Diwan
Rahul Joshi
Sudhanshu Gonge
Ketan Kotecha
Erschienen in
Advances in Information Communication Technology and Computing
Verlag
Springer Nature Singapore

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Abstract

Das Kapitel geht der Herausforderung nach, den besten inkrementellen Clusteralgorithmus für Big-Data-Szenarien auszuwählen. Es führt den Analytischen Hierarchieprozess (AHP) als multikriterielle Entscheidungstechnologie ein, um Algorithmen anhand von Kriterien wie Clusterqualität, Verarbeitungszeit und Skalierbarkeit zu bewerten und zu bewerten. Die Studie vergleicht drei Algorithmen - IKMEANS, IDBSCAN und ICFBA - mit AHP und zeigt, dass der optimale Algorithmus von den spezifischen Anwendungsanforderungen abhängt. Die Forschungsergebnisse unterstreichen die Bedeutung der Berücksichtigung mehrerer Kriterien und der kontextabhängigen Natur der Algorithmenauswahl und bieten einen strukturierten Ansatz für Entscheidungsträger. Die Ergebnisse unterstreichen die Vielseitigkeit von DBSCAN in verschiedenen Szenarien und unterstreichen die Notwendigkeit einer kontextspezifischen Neubewertung der Priorität von Kriterien.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

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Titel
Using MCDM Technique to Identify Optimal Incremental Clustering Algorithm
Verfasst von
Sneh Patel
Devarsh Ukani
Sukhmeet Singh Bawa
Vaishnavi Diwan
Rahul Joshi
Sudhanshu Gonge
Ketan Kotecha
Copyright-Jahr
2024
Verlag
Springer Nature Singapore
Buch
Advances in Information Communication Technology and Computing

Print ISBN: 978-981-9761-02-9

Electronic ISBN: 978-981-9761-03-6

Copyright-Jahr: 2024

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-97-6103-6_49
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