Synopsis
L'utilisation de la compression des données présente de nombreux avantages, comme économiser de l'espace sur les disques durs ou réduire l'utilisation de la bande passante de transmission dans le réseau. Dans ce travail, deux techniques intelligentes sont utilisées comme algorithmes de compression de données sans perte, à savoir les techniques de clustering et de règles d'association. Dans la première étape, la base de données est compressée en utilisant une technique de clustering suivie d'un algorithme de règles d'association. La première technique partitionne les données qui existent dans le fichier de base de données et enregistre ces données en tant que clusters en utilisant l'algorithme adaptatif k-means tandis que la deuxième technique extrait les règles importantes de chaque cluster à l'aide de l'algorithme apriori. Plusieurs expériences sont réalisées dans plusieurs tailles de base de données. Les expériences montrent que l'utilisation de l'algorithme adaptatif k-means et de l'algorithme apriori ensemble offre un meilleur taux de compression et une taille de fichier compressé plus petite. L'algorithme apriori augmente le taux de compression de l'algorithme adaptatif k-means lorsqu'ils sont utilisés ensemble.
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Using Clustering and Association Rules Techniques
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ISBN 10 : 6134979031
ISBN 13 : 9786134979030
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -There are many benefits from using data compression, like saving space on hard drives or lowering the use of transmission bandwidth in the network. In this work two intelligent techniques are used as lossless data compression algorithms; namely, clustering and association rules techniques. In the first stage, the database is compressed by using a clustering technique followed by association rules algorithm. The first technique partitions the data that exist in the database file and save these data as clusters by using the adaptive k-means algorithm while the second technique extracts the important rules from each cluster using the apriori algorithm. Several experiments are made in several different sizes of database. The experiments show that using the adaptive k-means algorithm and apriori algorithm together give better compression ratio and smaller compressed file size. The apriori algorithm increases the compression ratio of the adaptive k-means algorithm when they are used together. 140 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9786134979030
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Subhi Ali Dr. RashaRasha Subhi Ali is Doctor in Computer Science in University of Technology. Prof. Dr. Ahmed T. Sadiq is Doctor in Computer Science in University of Technology.Dr. Mehdi G. Duaimi is Doctor in Computer Science in Bag. N° de réf. du vendeur 335815746
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -There are many benefits from using data compression, like saving space on hard drives or lowering the use of transmission bandwidth in the network. In this work two intelligent techniques are used as lossless data compression algorithms; namely, clustering and association rules techniques. In the first stage, the database is compressed by using a clustering technique followed by association rules algorithm. The first technique partitions the data that exist in the database file and save these data as clusters by using the adaptive k-means algorithm while the second technique extracts the important rules from each cluster using the apriori algorithm. Several experiments are made in several different sizes of database. The experiments show that using the adaptive k-means algorithm and apriori algorithm together give better compression ratio and smaller compressed file size. The apriori algorithm increases the compression ratio of the adaptive k-means algorithm when they are used together.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 140 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9786134979030
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Using Clustering and Association Rules Techniques | To Compress Data Sets
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LAP LAMBERT Academic Publishing, 2019
ISBN 10 : 6134979031
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Taschenbuch. Etat : Neu. Using Clustering and Association Rules Techniques | To Compress Data Sets | Rasha Subhi Ali (u. a.) | Taschenbuch | 140 S. | Englisch | 2019 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786134979030 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand. N° de réf. du vendeur 117815599
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Using Clustering and Association Rules Techniques : To Compress Data Sets
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - There are many benefits from using data compression, like saving space on hard drives or lowering the use of transmission bandwidth in the network. In this work two intelligent techniques are used as lossless data compression algorithms; namely, clustering and association rules techniques. In the first stage, the database is compressed by using a clustering technique followed by association rules algorithm. The first technique partitions the data that exist in the database file and save these data as clusters by using the adaptive k-means algorithm while the second technique extracts the important rules from each cluster using the apriori algorithm. Several experiments are made in several different sizes of database. The experiments show that using the adaptive k-means algorithm and apriori algorithm together give better compression ratio and smaller compressed file size. The apriori algorithm increases the compression ratio of the adaptive k-means algorithm when they are used together. N° de réf. du vendeur 9786134979030
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