Optimizing Web Search Results for Image. K-means Clustering Algorithm


Texte Universitaire, 2020

55 Pages, Note: 9.5


Extrait


TABLE OF CONTENTS

Chapter 1: Introduction
1.1 Clustering
1.2 Types of Clustering
1.3 Classification of Clustering Algorithms
1.4 Requirements of Clustering
1.5 Stages in Clustering
1.6 Different Types of Clusters
1.7 Different Types of Clustering Algorithms
1.8 Applications of Clustering
1.9 Web Clustering Engines

Chapter 2: Literature Survey

Chapter 3: Tools and Technologies
3.1 System Requirements
3.2 System Environment

Chapter 4: Problem Description
4.1 Existing System
4.2 Objective
4.2.1 HACM Clustering Algorithm and its Shortcomings
4.2.2 K-Means Clustering Algorithm and its Advantages over HACM
4.3 Proposed System

Chapter 5: System Design
5.1 System Architecture

Chapter 6: Conclusion and Future Work

References

Fin de l'extrait de 55 pages

Résumé des informations

Titre
Optimizing Web Search Results for Image. K-means Clustering Algorithm
Note
9.5
Auteur
Année
2020
Pages
55
N° de catalogue
V983236
ISBN (ebook)
9783346348586
ISBN (Livre)
9783346348593
Langue
anglais
Mots clés
optimizing, search, results, image, k-means, clustering, algorithm
Citation du texte
Priyanka Nandal (Auteur), 2020, Optimizing Web Search Results for Image. K-means Clustering Algorithm, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/983236

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