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Algoritmo K-Means parallelo basato su Hadoop-MapReduce per il data mining

by Lays Helena Lopes Veloso , Luciano José Senger
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Book cover type: Paperback
  • ISBN13: 9786209111525
  • Binding: Paperback
  • Subject: N/A
  • Publisher: Edizioni Sapienza
  • Publisher Imprint: Edizioni Sapienza
  • Publication Date:
  • Pages: 56
  • Original Price: GBP 34.71
  • Language: Italian
  • Edition: N/A
  • Item Weight: 87 grams
  • BISAC Subject(s): General

Questo lavoro aveva come obiettivo quello di studiare l'utilizzo di un algoritmo di raggruppamento K-Means parallelo, basato sul modello di programmazione MapReduce, per migliorare i tempi di risposta del data mining. Le prestazioni dell'algoritmo sono state valutate in termini di SpeedUp e ScaleUp. A tal fine sono stati eseguiti esperimenti su un cluster Hadoop composto da sei computer con hardware comune. I dati raggruppati sono misurazioni delle torri di flusso delle regioni agricole e appartengono ad Ameriflux. Gli esperimenti sono stati eseguiti utilizzando rispettivamente 3, 4 e 6 macchine. I risultati hanno mostrato che con l'aumento del numero di macchine si � ottenuto un miglioramento delle prestazioni, con il miglior tempo ottenuto utilizzando sei macchine, raggiungendo uno SpeedUp di 3,25. � stato verificato che l'applicazione scala bene con l'aumento equivalente della dimensione dei dati e del numero di macchine nel cluster, raggiungendo prestazioni simili nei test.

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