Resumen

NAOUI, Mohammed Anouar; LEJDEL, Brahim  y  AYAD, Mouloud. Usando el algoritmo K-means para la curva de regresión en un gran sistema de datos para el entorno empresarial. Rev cuba cienc informat [online]. 2020, vol.14, n.2, pp. 34-48.  Epub 01-Jun-2020. ISSN 2227-1899.

El análisis predictivo se convierte rápidamente en una ventaja decisiva para la gama de actividades comerciales deseadas. Implica métodos y tecnologías para que las organizaciones identifiquen modelos o patrones de datos. Los grandes datos aportan enormes beneficios al proceso empresarial. Las grandes propiedades de los datos, como el volumen, la velocidad, la variedad, la variación y la veracidad, hacen que las técnicas existentes de análisis de datos no sean suficientes. El análisis de grandes datos requiere la fusión de las técnicas de regresión para la minería de datos con las de aprendizaje automático. La regresión de grandes datos es un campo importante para muchos investigadores, varios aspectos, métodos y técnicas propuestas. En este contexto, sugerimos modelos de curvas de regresión para grandes sistemas de datos. Nuestra propuesta se basa en la arquitectura cooperativa de MapReduce. Ofrecemos algoritmos Map y Reduce para la regresión de la curva, en la fase Map; la transformación de datos en el modelo lineal, en la fase reduce proponemos un algoritmo k-means para agrupar los resultados de la fase Map. El algoritmo K-means es uno de los algoritmos de clustering de particiones más populares; es simple, estadístico y considerablemente escalable. Además, tiene un tiempo de ejecución asintótica lineal en relación con cualquier variable del problema. Este enfoque combina la ventaja de los métodos de regresión y agrupación en grandes datos. El método de regresión extrae modelos matemáticos, y en la agrupación, el algoritmo k-means selecciona el mejor modelo matemático como agrupaciones.

Palabras clave : Algoritmo de cooperación MapReduce; Big Data; Curva de Regresión; algoritmo k-means; exploración del entorno empresarial.

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