Optimisation du regroupement K-Means pour les données météorologiques

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Le clustering est l'une des principales techniques d'exploration de données utilisées pour classer ou partitionner les données en différents clusters sur la base de l'analyse de la distance. Il existe un certain nombre d'algorithmes de regroupement pour effectuer le processus de regroupement. Mais ces algorithmes de regroupement ne sont pas supervisés, de sorte que des impuretés peuvent parfois survenir en raison de partitions inégales. Ces impuretés peuvent concerner la taille des grappes, l'étendue des valeurs de données, l'écart type des valeurs regroupées, etc. C'est pourquoi un mécanisme de contrôle supervisé est nécessaire pour obtenir des résultats efficaces et précis. C'est pourquoi un mécanisme de contrôle supervisé est nécessaire pour obtenir des résultats efficaces et précis. Le travail présenté va dans le même sens pour atteindre l'efficacité en mettant en oeuvre la supervision dynamique. Dans ce travail, nous avons mis en oeuvre un mécanisme de contrôle avant et après le processus de regroupement.

Autorentext

Dr. Ritu Sindhu promovierte 2012 an der Banasthali-Universität, 2006 an der Banasthali-Universität zum M.Tech und 2004 am AKGEC, UPTU, Lucknow zum B.Tech.


Klappentext

Le clustering est l'une des principales techniques d'exploration de données utilisées pour classer ou partitionner les données en différents clusters sur la base de l'analyse de la distance. Il existe un certain nombre d'algorithmes de regroupement pour effectuer le processus de regroupement. Mais ces algorithmes de regroupement ne sont pas supervisés, de sorte que des impuretés peuvent parfois survenir en raison de partitions inégales. Ces impuretés peuvent concerner la taille des grappes, l'étendue des valeurs de données, l'écart type des valeurs regroupées, etc. C'est pourquoi un mécanisme de contrôle supervisé est nécessaire pour obtenir des résultats efficaces et précis. C'est pourquoi un mécanisme de contrôle supervisé est nécessaire pour obtenir des résultats efficaces et précis. Le travail présenté va dans le même sens pour atteindre l'efficacité en mettant en uvre la supervision dynamique. Dans ce travail, nous avons mis en uvre un mécanisme de contrôle avant et après le processus de regroupement.

Weitere Informationen

  • Allgemeine Informationen
    • GTIN 09786207551279
    • Genre Informatique et technique
    • Anzahl Seiten 84
    • Herausgeber Editions Notre Savoir
    • Autor Ritu Sindhu
    • Titel Optimisation du regroupement K-Means pour les données météorologiques
    • ISBN 978-620-7-55127-9
    • Format Kartonierter Einband
    • EAN 9786207551279
    • Jahr 2024
    • Größe H220mm x B220mm x T150mm
    • Sprache Französisch

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