Кластеризация - один из важнейших методов добычи данных. Она направлена на разделение данных на группы схожих объектов.

Эти группы называются кластерами. В данном исследовании алгоритм StreamKM++ сравнивается с существующими работами, такими как AP, IAPKM и IAPNA.

Алгоритм StreamKM++ - это новый алгоритм кластеризации из потока данных, который позволяет построить хорошую кластеризацию потока, используя небольшое количество памяти и времени. Многие исследователи работали со статическими алгоритмами кластеризации, но в реальном времени данные динамичны по своей природе.

Такие как блоги, веб-страницы, аудио и видео и т. д.

, следовательно, обычные статические методы не поддерживаются в среде реального времени. В данной работе используется алгоритм StreamKM++, который обеспечивает высокую производительность кластеризации по сравнению с традиционными AP, IAPKM и IAPNA.

Экспериментальные результаты показывают, что алгоритм StreamKM++ достигает наилучшего результата по сравнению с существующими работами. Он увеличил средний показатель точности и сократил время вычислений, память и количество итераций.

. .