Parallel K-Means Algorithm based on Hadoop-MapReduce for Mining

Sprache: Englisch

Verlag: Omniscriptum, Our Knowledge Publishing Okt 2025, 2025

6209114083 / 9786209114083

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This work aimed to investigate the use of a parallel K-Means clustering algorithm, based on the MapReduce programming model, to improve the response time of data mining. The algorithm's performance was evaluated in terms of SpeedUp and ScaleUp. To this end, experiments were performed on a Hadoop cluster consisting of six computers with standard hardware. The clustered data are measurements from flow towers in agricultural regions and belong to Ameriflux. The experiments were performed using 3, 4, and 6 machines, respectively. The results showed that with the increase in the number of machines, there was a gain in performance, with the best time obtained using six machines, reaching a SpeedUp of 3.25. It was found that the application scales well with the equivalent increase in data size and number of machines in the cluster, achieving similar performance in the tests. 56 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verkäufers 9786209114083

Titel
Parallel K-Means Algorithm based on Hadoop-MapReduce for Mining
Autor
Lays Helena Lopes Veloso
Verlag
Omniscriptum, Our Knowledge Publishing Okt 2025
Erscheinungsjahr
2025
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
6209114083
ISBN-13
9786209114083
Abmessungen
220x150x33 mm

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