Klasyfikacja dużych zbiorów porównanie wydajności wybranych algorytmów

Researchers analyzing large (> 100,000 objects) data sets with the methods of cluster analysis often face the problem of computational complexity of algorithms, that sometimes makes it impossible to analyze in an acceptable time. Common solution of this problem is to use less computationally complex algorithms (like k-means), which in turn can in many cases give much worse results than for example algorithms using eigenvalues decomposition . The results of analysis of the actual sets of this type are therefore usually a compromise between quality and computational capabilities of computers. This article is an attempt to present the current state of knowledge on the classification of large datasets, and identify ways to develop and open problems.Badacze analizujący przy pomocy metod analizy skupień duże (> 100.000 obiektów) zbiory danych, stają często przed problemem złożoności obliczeniowej algorytmów, uniemożliwiającej niekiedy przeprowadzenie analizy w akceptowalnym czasie. Jednym z rozwiązań tego problemu jest stosowanie mniej złożonych obliczeniowo algorytmów (hierarchiczne aglomeracyjne, k-średnich), które z kolei mogą w wielu sytuacjach dawać zdecydowanie gorsze rezultaty niż np. algorytmy wykorzystujące dekompozycję względem wartości własnych. Rezultaty rzeczywistych analiz tego typu zbiorów są więc zazwyczaj kompromisem pomiędzy jakością a możliwościami obliczeniowymi komputerów. Artykuł jest próbą przedstawienia aktualnego stanu wiedzy na temat klasyfikacji dużych zbiorów danych oraz wskazania dróg rozwoju i problemów otwartych