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Clustering ist eine der wichtigsten Data-Mining-Techniken zur Klassifizierung oder Partitionierung von Daten in verschiedene Cluster auf der Grundlage von Abstandsanalysen. Es gibt eine Reihe von Clustering-Algorithmen zur Durchf�hrung des Clustering-Prozesses. Diese Clustering-Algorithmen sind jedoch un�berwacht, so dass es aufgrund der ungleichen Partitionen manchmal zu Unreinheiten kommen kann. Die Verunreinigungen k�nnen sich auf die Clustergr��e, die Bandbreite der Datenwerte, die Standardabweichung der geclusterten Werte usw. beziehen. Aus diesem Grund ist ein �berwachter Kontrollmechanismus erforderlich, um effektive und genaue Ergebnisse zu erzielen. Die vorgestellte Arbeit geht in die gleiche Richtung, um die Effektivit�t durch die Implementierung der dynamischen �berwachung zu erreichen. In dieser Arbeit haben wir einen Kontrollmechanismus vor und nach dem Clustering-Prozess implementiert.

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9786207551255

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