एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
वितरित के-मीन्स
एक क्लस्टरिंग एल्गोरिथम जो क्लासिक के-मीन्स एल्गोरिथम को कई कंप्यूटिंग नोड्स पर समानांतर करता है, मैप्रेड्यूस या स्पार्क जैसे फ्रेमवर्क का उपयोग करके बड़े डेटासेट को कुशलतापूर्वक संसाधित करता है।
वितरित पदानुक्रमित क्लस्टरिंग
बिग डेटा के लिए अनुकूलित एक पदानुक्रमित क्लस्टरिंग दृष्टिकोण जो गणना को समानांतर चरणों में विभाजित करता है, पदानुक्रमित संगति बनाए रखने के लिए डेटा कमी और बुद्धिमान विलय तकनीकों का उपयोग करता है।
समानांतर डीबीस्कैन
डीबीस्कैन (शोर के साथ अनुप्रयोगों का घनत्व-आधारित स्थानिक क्लस्टरिंग) एल्गोरिथम का एक समानांतर कार्यान्वयन जो स्थानीय घनत्व को बनाए रखते हुए बड़े पैमाने पर स्थानिक डेटा के वितरित प्रसंस्करण के लिए अनुकूलित है।
वितरित मीन शिफ्ट
मीन शिफ्ट एल्गोरिथम का एक वितरित संस्करण जो घनत्व मोड की गणना समानांतर रूप से करता है, उच्च-आयामी बड़े डेटासेट पर गैर-पैरामीट्रिक क्लस्टरिंग के लिए अनुकूलित है।
वितरित स्पेक्ट्रल क्लस्टरिंग
बिग डेटा के लिए अनुकूलित एक स्पेक्ट्रल क्लस्टरिंग एल्गोरिथम जो ईगेनवैल्यू गणना को समानांतर कार्यों में विभाजित करता है, बड़े ग्राफ को प्रबंधित करने के लिए मैट्रिक्स सन्निकटन तकनीकों का उपयोग करता है।
बर्च (BIRCH)
संतुलित पुनरावृत्तीय कमी और पदानुक्रमों का उपयोग करके क्लस्टरिंग: एक वृद्धिशील पदानुक्रमित एल्गोरिथम जिसे विशेष रूप से बड़े डेटाबेस के लिए डिज़ाइन किया गया है, एक ही पास में कुशल क्लस्टरिंग के लिए सीएफ-ट्री (क्लस्टरिंग फीचर ट्री) संरचना का उपयोग करता है।
क्योर (CURE)
प्रतिनिधियों का उपयोग करके क्लस्टरिंग: एक पदानुक्रमित एल्गोरिथम जो आकार और माप को कैप्चर करने के लिए प्रति क्लस्टर प्रतिनिधि बिंदुओं के एक सेट का उपयोग करता है, बड़े डेटासेट पर आउटलायर्स के प्रति मजबूत स्केलेबल क्लस्टरिंग की अनुमति देता है।
क्लारन्स (CLARANS)
रैंडमाइज्ड सर्च पर आधारित बड़ी एप्लीकेशन्स की क्लस्टरिंग: बड़े एप्लीकेशन्स के लिए अनुकूलित एक रैंडम सर्च-आधारित क्लस्टरिंग एल्गोरिथम, के-मीन्स और पीएएम (पार्टिशनिंग अराउंड मेडॉइड्स) के बीच एक समझौता प्रदान करता है।
स्ट्रीमिंग के-मीन्स
के-मीन्स का एक प्रकार जो निरंतर डेटा स्ट्रीम के लिए अनुकूलित है, जो केंद्रबिंदुओं को वृद्धिशील रूप से अद्यतन करता है, जिससे क्रमिक रूप से आने वाले बड़े डेटा का वास्तविक समय में क्लस्टरिंग संभव होता है।
मैप-रिड्यूस क्लस्टरिंग
क्लस्टरिंग प्रतिमान जो मैप-रिड्यूस फ्रेमवर्क का उपयोग करके मशीनों के क्लस्टर पर गणनाओं को वितरित करता है, डेटा को खंडों में विभाजित करता है ताकि पेटाबाइट पैमाने पर कुशल समानांतर प्रसंस्करण हो सके।
स्पार्क एमएललिब क्लस्टरिंग
अपचे स्पार्क की एमएललिब लाइब्रेरी में लागू क्लस्टरिंग एल्गोरिदम का एक सेट, जो इन-मेमोरी प्रोसेसिंग और बिग डेटा के लिए वितरित क्लस्टर पर समानांतरकरण के लिए अनुकूलित है।
वितरित गाऊसी मिश्रण मॉडल
एक वितरित गाऊसी मिश्रण मॉडल जो समानांतरित ईएम (अपेक्षा-अधिकतमकरण) एल्गोरिदम के माध्यम से पैरामीटर अनुमान करता है, जो बड़े डेटा पर संभाव्य क्लस्टरिंग के लिए उपयुक्त है।
स्केलेबल पदानुक्रमित क्लस्टरिंग
पदानुक्रमित एल्गोरिदम का एक परिवार जो स्केलेबिलिटी के लिए अनुकूलित है, जिसमें लाखों बिंदुओं को कुशलता से प्रबंधित करने के लिए नमूनाकरण, डेटा सारांश और वितरित गणना तकनीकों का उपयोग किया जाता है।
समानांतर स्पेक्ट्रल क्लस्टरिंग
स्पेक्ट्रल क्लस्टरिंग का एक उच्च-प्रदर्शन कार्यान्वयन जो बड़े ग्राफ़ के लिए समानता मैट्रिक्स गणना, आइगेनवैल्यू अपघटन और क्लस्टर असाइनमेंट के चरणों को समानांतर करता है।
वितरित घनत्व-आधारित क्लस्टरिंग
घनत्व-आधारित एल्गोरिदम की एक श्रेणी जो वितरित प्रसंस्करण के लिए अनुकूलित है, जिसमें बड़े डेटा में मनमाने आकार के क्लस्टर की पहचान करने के लिए स्थानिक विभाजन और स्थानीय परिणामों के विलय की तकनीकों का उपयोग किया जाता है।
बिग डेटा क्लस्टरिंग अनुकूलन
बिग डेटा के लिए क्लस्टरिंग एल्गोरिदम पर लागू अनुकूलन तकनीकों का एक सेट, जिसमें गणनाओं को तेज करने के लिए वितरित अनुक्रमण, आयामी कमी और जीपीयू समानांतरकरण शामिल है।
अनुमानित निकटतम पड़ोसी क्लस्टरिंग
क्लस्टरिंग तकनीक जो कम्प्यूटेशनल जटिलता को कम करने के लिए अनुमानित निकटतम पड़ोसी खोज एल्गोरिदम का उपयोग करती है, जो उच्च-आयामी बड़े पैमाने पर क्लस्टरिंग के लिए आवश्यक है।