Video: Кластерлөөнүн кайсы түрү чоң маалыматтарды иштете алат?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-15 23:50
Иерархиялык кластерлөө мүмкүн эмес чоң маалыматтарды иштетүү жакшы бирок K билдирет кластерлөө болот. Себеби, K орточо убакыттын татаалдыгы сызыктуу, б.а. O(n), ал эми иерархиялык кластерлөө квадраттык, б.а. O(n2).
Буга байланыштуу, чоң маалыматтарда кластерлөө деген эмне?
Кластерлөө тобун камтыган Machine Learning ыкмасы маалыматтар упайлар. топтому берилген маалыматтар упайлар, биз колдоно алабыз кластерлөө ар бирин классификациялоо үчүн алгоритм маалыматтар белгилүү бир топко көрсөтүү.
Ошо сыяктуу эле, кластерлөө деген эмне жана анын түрлөрү? Кластерлөө ыкмалар маркетинг, биомедициналык жана геомейкиндик сыяктуу тармактардан чогултулган көп өзгөрмөлүү маалымат топтомдорундагы окшош объекттердин топторун аныктоо үчүн колдонулат. Алар башкача түрлөрү нын кластерлөө ыкмалары, анын ичинде: Бөлүү ыкмалары. Иерархиялык кластерлөө . Моделге негизделген кластерлөө.
Ошондой эле, абдан чоң маалымат топтомдору үчүн кластердик алгоритмдин кайсы түрү жакшыраак экенин билүү керек?
K- билдирет эң көп колдонулгандардын бири болуп саналат кластерлөө ыкмалары жана K- билдирет MapReduce негизинде өнүккөн чечим катары каралат абдан чоң маалымат топтомун кластерлөө . Бирок, итерациялардын санынын көбөйүшүнө байланыштуу аткаруу убактысы дагы эле тоскоолдук болуп саналат. маалымат топтому өлчөмү жана саны кластерлер.
Кластерлөө эмне үчүн колдонулат?
Кластерлөө көзөмөлсүз окутуу ыкмасы болуп саналат жана статистикалык маалыматтарды талдоо үчүн жалпы ыкмасы болуп саналат ичинде колдонулат көп талаалар. Маалымат илиминде биз колдоно алабыз кластерлөө Колдонгондо маалымат пункттары кайсы топторго кирээрин көрүү менен биздин маалыматтардан баалуу түшүнүктөрдү алуу үчүн талдоо кластерлөө алгоритм.
Сунушталууда:
Vlookup канча сапты иштете алат?
VLOOKUP үчүн бир гана чектөө - Excel иш барагындагы саптардын жалпы саны, б.а. 65536
Маалыматтарды иштетүүдө кластерлөөнүн талаптары кандай?
Кластерлөө алгоритми канааттандырууга тийиш болгон негизги талаптар: масштабдуулук; атрибуттардын ар кандай түрлөрү менен иштөө; ыктыярдуу формадагы кластерлерди табуу; киргизүү параметрлерин аныктоо үчүн домен билимине минималдуу талаптар; ызы-чуу жана четтөөлөр менен күрөшүү жөндөмдүүлүгү;
Redis канча байланышты иштете алат?
Кардарлардын максималдуу саны Redis 2.6да бул чектөө динамикалуу: демейки боюнча ал 10000 кардарларга коюлган, эгерде Redisдеги maxclients директивасында башкача айтылбаса. conf
Кайсы кызматтар Lambda иштете алат?
Бул жерде Lambda функцияларын синхрондуу түрдө чакырган кызматтардын тизмеси: Elastic Load Balancing (Application Load Balancer) Amazon Cognito. Amazon Lex. Amazon Alexa. Amazon API Gateway. Amazon CloudFront (Lambda@Edge) Amazon Kinesis Data Firehose
Кайсы Azure кызматы машина үйрөнүү үчүн чоң маалыматтарды талдоону камсыздай алат?
Окуу жолу сүрөттөлүшү Microsoft Azure чоң маалыматтарды талдоо үчүн ишенимдүү кызматтарды камсыз кылат. Эң эффективдүү жолдордун бири - Azure Data Lake Storage Gen2де берилиштериңизди сактоо жана андан кийин аны Azure Databricks боюнча Spark аркылуу иштетүү. Azure Stream Analytics (ASA) – Microsoftтун реалдуу убакыт режиминдеги маалыматтарды талдоо кызматы