Parallelizzazione negli algoritmi di clustering tradizionali

Il clustering è uno dei modi per classificare e segregare i dati in cluster o gruppi basati sulla somiglianza tra loro. Ma questo processo può essere un compito che richiede molto tempo. L'obiettivo è quello di ridurre il tempo impiegato per il calcolo e mantenere le prestazioni dell'algoritmo costante. Per raggiungere questo obiettivo, parallelizziamo l'algoritmo in modo che vari segmenti indipendenti possano essere eseguiti simultaneamente e quindi ridurre il tempo di esecuzione dando la stessa prestazione.