Abstrato

MELHORIA DO CLUSTERING EM CONJUNTOS DE DADOS DE ALTA DIMENSÃO UTILIZANDO PCA

Dr.Dharmender Kumar, Parveen Kumar

A última década assistiu a um crescimento explosivo na geração e recolha de dados. No campo da mineração de dados, existem várias técnicas utilizadas para extrair informações úteis do conjunto de dados. Existem várias técnicas de estimação utilizadas nos métodos de agrupamento a partir destas distâncias euclidianas e a densidade é utilizada para a estimação. Destas técnicas de estimativa, uma outra massa técnica é também utilizada. O clustering baseado em massa oferece um melhor desempenho quando aplicado com a técnica PCA em conjuntos de dados multidimensionais e de alta dimensão. Com base no comportamento em tempo de execução, o algoritmo DEMassDBSCAN é melhor do que o algoritmo de clustering DBSCAN.