Big data reduction and visualization using the K-means algorithm

Home Page
About
Submit A Journal
Submit A Conference
Submit Paper/Book
- Submit a Preprint
- Submit a Book
Contact

Researcher
Volume:02 Issue:01
Big data reduction and visualization using the K-means algorithm

Big data reduction and visualization using the K-means algorithm

Authors : Hakan AKYOL, Hale Sema KIZILDUMAN, Tansel DÖKEROĞLU

Pages : 40-45

Doi:10.55185/researcher.1135824

View : 27 | Download : 8

Publication Date : 2022-07-31

Article Type : Review Paper

Abstract :Çağımızda her gün çok büyük miktarda veri üretiliyor. Yüksek performanslı işleme yaklaşımlarına ek olarak, bu veri miktarını insert ignore into journalissuearticles values(Terabayt`a kadar); verimli bir şekilde görselleştirmek büyük bir zorluk olmaya devam ediyor. Bu çalışmada, sağlanan büyük verilerin görsel kalitesini mümkün olduğunca yüksek tutan bir veri azaltma stratejisi olarak iyi bilinen kümeleme yöntemi K-araçlarını kullanıyoruz. Veri kümesinin merkezleri, verilerin dağıtım özelliklerini basit bir şekilde görüntülemek için kullanılır. Verilerimiz yeni bir Kaggle büyük veri setinden insert ignore into journalissuearticles values(Tıklama Oranı); gelir ve orijinal grafiklere kıyasla azaltılmış veri kümelerinde Box grafikleri kullanılarak görüntülenir. K-araçlarının, dağıtım bilgisi kalitesinden ödün vermeden orijinal verileri görüntülemek için büyük veri miktarını azaltmak için etkili bir strateji olduğu keşfedildi.
Keywords : büyük veri, veri azaltma, görselleştirme

ORIGINAL ARTICLE URL

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.