Abordagem de Extracção de Dados Baseada Na Extracção de Fluxos

O Clustering uma das t cnicas mais importantes na extra o de dados. O seu objetivo dividir os dados em grupos de objectos semelhantes. S o designados por clusters. Esta investiga o compara o algoritmo StreamKM++ com os trabalhos existentes, tais como AP, IAPKM e IAPNA. O algoritmo StreamKM++ um novo algoritmo de clustering a partir do fluxo de dados e constr i um bom clustering do fluxo, utilizando uma pequena quantidade de mem ria e tempo. Muitos investigadores trabalharam com algoritmos de clustering est ticos, mas em tempo real os dados s o din micos por natureza. Por isso, a t cnica est tica convencional n o compat vel com o ambiente de tempo real. Neste trabalho, utilizado o algoritmo StreamKM++, que atinge um elevado desempenho de agrupamento em rela o ao AP tradicional, ao IAPKM e ao IAPNA. Os resultados experimentais mostram que o algoritmo StreamKM++ obt m os melhores resultados em compara o com os trabalhos existentes. Aumentou a taxa de precis o m dia e reduziu o tempo de computa o, a mem ria e o n mero de itera es.