Método X-μ-means: X-μ aplicado no Fuzzy C-Means para obter escalabilidade em Big Data

Atualmente, uma das principais preocupações do Big Data diz respeito ao tempo de processamento e acesso aos dados. Palavras-chave: Fuzzy C-Means; Abordagem X-u; Escalabilidade; Big Data. Abstract: Clustering is a well-known technique in identifying intrinsic structures and finding useful information from amongst large amounts of data. Currently one of the main concerns of Big Data concerns time processing and accessing data. The union of these two technologies generated the creation of X-µ-means, a new methodology that promoted faster access to data and guaranteed scalability. Keywords: Fuzzy C-Means; X-µ approach; scalability; big data. 1. Introdução Big Data é o termo em Tecnologia da Informação (TI), utilizado para descrever grandes volumes e variações de dados, que precisam ser processados em uma alta velocidade para gerar informações para maior visibilidade e tomada de decisão (Machado, 2018). Isso se comprova pelo fato de que, nas últimas décadas, percebeu-se o desenvolvimento de supercomputadores que atendam essa necessidade: quanto mais a tecnologia foi penetrando no meio social, mais informações as pessoas foram gerando e consumindo Big Data (Machado, 2018). O grau de pertinência de µ(x)varia de 0 a 1.