Name: Ausreißererkennung auf der Grundlage von Clustering über erfasste Daten mit HADOOP (en Alemán)
Price: 173.88 PEN
Availability: InStock
Author: Mourya, Morison ; Jain, Vaibhav
ISBN: 9786205377710

portada Ausreißererkennung auf der Grundlage von Clustering über erfasste Daten mit HADOOP (en Alemán)

Formato

Libro Físico

Autor

Morison Mourya

Vaibhav Jain

Editorial

Verlag Unser Wissen

Idioma

Alemán

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9 x 15.2 x 0.3 cm

Peso

0.09 kg.

ISBN13

9786205377710

Categorías

Tecnología de la información: cuestiones generales

Ausreißererkennung auf der Grundlage von Clustering über erfasste Daten mit HADOOP (en Alemán)

Morison Mourya (Autor) · Vaibhav Jain (Autor) · Verlag Unser Wissen · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Ausreißererkennung auf der Grundlage von Clustering über erfasste Daten mit HADOOP (en Alemán)"

Ausrei er werden in der Statistik als verrauschte Daten betrachtet und haben sich zu einem wichtigen Problem entwickelt, das in verschiedenen Forschungsbereichen und Anwendungsgebieten erforscht wird. Viele Techniken zur Erkennung von Ausrei ern wurden speziell für bestimmte Anwendungsbereiche entwickelt, während einige Techniken eher allgemeiner Natur sind. Einige Anwendungsbereiche werden unter strenger Geheimhaltung erforscht, z. B. die Erforschung von Kriminalität und terroristischen Aktivitäten. Die Analyse von Big Data ist in der heutigen Zeit sehr populär geworden, und die Bearbeitung von Big Data hat die Aufmerksamkeit der Forscher im Bereich der Datenanalyse auf sich gezogen. Cloud Computing bietet leistungsstarke und wirtschaftliche Infrastruktur-Ressourcen für Cloud-Benutzer, um immer mehr Big Data mit Datenverarbeitungs-Frameworks wie MapReduce zu verarbeiten. Diese Arbeit betrachtet zwei Clustering-Algorithmen, bekannt als DBScan und K-Means, und implementiert mit dem Sensed-Datensatz der Intel Corporation.