सैद्धांतिक और कम्प्यूटेशनल विज्ञान जर्नल
खुला एक्सेस
आईएसएसएन: 2376-130X
आईएसएसएन: 2376-130X
अप्पिया प्रिंस
डिजिटल युग के युग में बहुत सारा डेटा आया है, जिसका पूर्वानुमान लगाने वाले विश्लेषणात्मक उपकरणों का उपयोग करके विश्लेषण करने की आवश्यकता है। इंटरनेट ऑफ थिंग्स (ड्रोन) के साथ स्वास्थ्य सेवा डेटा की तेजी से बढ़ती मात्रा के मामले में बड़े डेटा एनालिटिक्स की ओर ध्यान आकर्षित हुआ है। आज रोगों की निगरानी में महामारी विज्ञान डेटा संग्रह का चलन ड्रोन का उपयोग करके सबसे अच्छा किया जाता है। इसलिए, यह संरचित, अर्ध-संरचित और असंरचित डेटा के साथ आता है जो ड्रोन का उपयोग करके डेटा ट्रॉलिंग की ओर ले जाता है। यह पत्र स्वास्थ्य सेवा की गुणवत्ता में सुधार के लिए सटीक भविष्यवाणी के लिए ड्रोन डेटा को अलग करने और क्लस्टर करने के लिए उपयुक्त मशीन लर्निंग तकनीक के लिए बड़े डेटा टूल का प्रस्ताव करता है। प्रस्तावित दृष्टिकोण का उद्देश्य ड्रोन का उपयोग करके डेटा ट्रॉलिंग पर काबू पाना और क्राउडसेंसिंग डेटा का वास्तविक समय का विश्लेषण प्रदान करना है अध्ययन के परिणाम से स्पष्ट रूप से संकेत मिलता है कि ग्रिड-आधारित और घनत्व-आधारित क्लस्टरिंग की तुलना में K-मीन्स क्लस्टर में वास्तविक समय में डेटा को अलग करने को नियंत्रित करने की दर सबसे अधिक है