Fugu-MT 論文翻訳(概要): Strategies for Parallelizing the Big-Means Algorithm: A Comprehensive Tutorial for Effective Big Data Clustering

論文の概要: Strategies for Parallelizing the Big-Means Algorithm: A Comprehensive Tutorial for Effective Big Data Clustering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04517v2
Date: Thu, 23 Nov 2023 07:40:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-28 02:40:18.353312
Title: Strategies for Parallelizing the Big-Means Algorithm: A Comprehensive Tutorial for Effective Big Data Clustering
Title（参考訳）: Big-Meansアルゴリズムの並列化戦略: 効果的なビッグデータクラスタリングのための総合的チュートリアル
Authors: Ravil Mussabayev and Rustam Mussabayev
Abstract要約: 本研究では,大規模データセットをクラスタリングするためのBig-meansアルゴリズムの最適化に注目し,4つの異なる並列化戦略を探索する。計算効率,スケーラビリティ,クラスタリング性能を評価する実験を行い,その利点と限界を明らかにした。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3626013617212667
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: This study focuses on the optimization of the Big-means algorithm for clustering large-scale datasets, exploring four distinct parallelization strategies. We conducted extensive experiments to assess the computational efficiency, scalability, and clustering performance of each approach, revealing their benefits and limitations. The paper also delves into the trade-offs between computational efficiency and clustering quality, examining the impacts of various factors. Our insights provide practical guidance on selecting the best parallelization strategy based on available resources and dataset characteristics, contributing to a deeper understanding of parallelization techniques for the Big-means algorithm.
Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模データセットをクラスタリングするためのBig-meansアルゴリズムの最適化に注目し,4つの異なる並列化戦略を探索する。各アプローチの計算効率,スケーラビリティ,クラスタリング性能を評価し,そのメリットと限界を明らかにするため,広範な実験を行った。また,計算効率とクラスタリング品質のトレードオフについても検討し,各種要因の影響について検討した。今回の知見は,利用可能なリソースとデータセット特性に基づく最良並列化戦略の選択に関する実践的ガイダンスを提供し,big-meansアルゴリズムの並列化手法のより深い理解に寄与する。

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