با توجه به سرعت روزافزون تولید اطلاعات و همچنین وجود نیازمندی تبدیل اطلاعات به دانش، نیاز به الگوریتم‌های داده‌کاوی به شدت لمس می‌شود. خوشه‌بندی یکی از تکنیک‌های داده‌کاوی است و توسعه آن سبب پیشرفت در جهت فهم بیشتر محیط پیرامون می‌شود. در این مقاله، راهکاری پویا و مقیاس چکیده کامل
با توجه به سرعت روزافزون تولید اطلاعات و همچنین وجود نیازمندی تبدیل اطلاعات به دانش، نیاز به الگوریتم‌های داده‌کاوی به شدت لمس می‌شود. خوشه‌بندی یکی از تکنیک‌های داده‌کاوی است و توسعه آن سبب پیشرفت در جهت فهم بیشتر محیط پیرامون می‌شود. در این مقاله، راهکاری پویا و مقیاس‌پذیر برای خوشه‌بندی داده‌های ترکیبی با ابعاد کلان به همراه نقصان در داده‌ها ارائه گردیده است. به علت هدف‌گذاری حوزه کلان‌داده‌ها، راهکار پیشنهادی به صورت توزیع‌شده، داده‌ها را پردازش می‌کند. در این راهکار از ادغام معیارهای فاصله رایج با مفهوم نزدیک‌ترین همسایگی مشترک و همچنین به کارگیری نوعی از کدگذاری هندسی بهره برده شده است. همچنین روشی برای ترمیم داده‌های از دست رفته در مجموعه داده نیز در آن در نظر گرفته شده است.
با بهره‌گیری از تکنیک‌های موازی‌سازی و توزیع پردازش فی‌‌مابین گره‌های متعدد می‌توان به مقیاس‌پذیری و تسریع دست یافت. الگوریتم پیشنهادی نیزاز این روش‌ها به جهت دستیابی به این مهم بهره می‌برد. ارزیابی این راهکار بر اساس معیارهای سرعت، دقت و حافظه مصرفی با مقایسه با دیگر موارد انجام می‌شود.
پرونده مقاله
