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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.

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9786207272297

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