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The aim of this work is to compare different strategies to cluster large data sets. In particular, the performance of the classical K-means algorithm and two strategies which combine different clustering procedures in a sequential way, are investigated through the analysis of a real-life data set consisting of approximately 1.5 million units.
The aim of this work is to compare different strategies to cluster large data sets. In particular, the performance of the classical K-means algorithm and two strategies which combine different clustering procedures in a sequential way, are investigated through the analysis of a real-life data set consisting of approximately 1.5 million units.
Clustering large data set: an applied comparative study / Bocci, Laura; Mingo, Isabella. - STAMPA. - (2009), pp. 331-334.
Clustering large data set: an applied comparative study
The aim of this work is to compare different strategies to cluster large data sets. In particular, the performance of the classical K-means algorithm and two strategies which combine different clustering procedures in a sequential way, are investigated through the analysis of a real-life data set consisting of approximately 1.5 million units.
Statistical Methods for the analysis of large data sets.
9788861294257
The aim of this work is to compare different strategies to cluster large data sets. In particular, the performance of the classical K-means algorithm and two strategies which combine different clustering procedures in a sequential way, are investigated through the analysis of a real-life data set consisting of approximately 1.5 million units.
Large data set; mixed clustering; statistical source
02 Pubblicazione su volume::02a Capitolo o Articolo
Clustering large data set: an applied comparative study / Bocci, Laura; Mingo, Isabella. - STAMPA. - (2009), pp. 331-334.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11573/618719
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
