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Das Clustering ist eine der wichtigsten Techniken im Data Mining. Sie zielt darauf ab, die Daten in Gruppen �hnlicher Objekte aufzuteilen. Dies wird als Cluster bezeichnet. Diese Forschung vergleicht den StreamKM++ Algorithmus mit den bestehenden Arbeiten, wie AP, IAPKM und IAPNA. Der StreamKM++-Algorithmus ist ein neuer Clustering-Algorithmus f�r Datenstr�me, der mit geringem Speicher- und Zeitaufwand ein gutes Clustering des Datenstroms erstellt.Viele Forscher haben mit statischen Clustering-Algorithmen gearbeitet, aber in Echtzeit sind die Daten dynamischer Natur. Wie z.B. Blogs, Webseiten, Audio- und Videodaten, usw., daher ist die konventionelle statische Technik in einer Echtzeitumgebung nicht geeignet. In dieser Arbeit wird der StreamKM++-Algorithmus verwendet, der eine hohe Clustering-Leistung im Vergleich zu traditionellen AP, IAPKM und IAPNA erreicht. Das experimentelle Ergebnis zeigt, dass der StreamKM++-Algorithmus im Vergleich zu bestehenden Arbeiten das beste Ergebnis erzielt. Er hat die durchschnittliche Genauigkeitsrate erh�ht und die Rechenzeit, den Speicher und die Anzahl der Iterationen reduziert.

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9786207272266

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