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A cloud-based optimal fuzzy clustering of distributed data

机译：基于云的分布式数据最优模糊聚类

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Cloud computing is an infrastructure that allows the storage of large datasets. It provides a great and parallel computing which permits a faster computation on distributed data. The contribution of this paper concerns the development of a cloud-based fuzzy clustering algorithm of distributed datasets while detecting the optimal partition in a global view. The proposed algorithm meets the confidentiality constraint which prohibits the sharing of data between different resources while guaranteeing the data anonymity located on the cloud servers. A series of experiments was conducted to evaluate the efficiency of the proposed algorithm. The obtained results show the performance of the proposed algorithm on both quality and response time components.
机译：云计算是允许存储大型数据集的基础架构。它提供了强大的并行计算功能，可以对分布式数据进行更快的计算。本文的贡献涉及开发基于云的分布式数据集模糊聚类算法，同时在全局视图中检测最佳分区。所提出的算法满足了保密性约束，该约束性禁止在不同资源之间共享数据，同时保证了位于云服务器上的数据匿名性。进行了一系列实验，以评估该算法的效率。获得的结果表明了该算法在质量和响应时间两方面的性能。

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