The new algorithm involving minimum spanning tree for computer networks in a growing company

Abstract

The aim of this article is to present a new algorithm based on minimum spanning trees. Minimum Spanning Trees have long been used in data mining, pattern recognition and machine learning. However, it is difficult to apply traditional minimum spanning tree algorithms to a large dataset since the time complexity of the algorithms is quadratic. The given algorithm is designed to reduce this difficulty. This application has reduced the cost.

Bu makalenin amacı, Minimum Spanning Trees’ye dayalı yeni bir algoritma sunmaktır. Minimum Spanning Trees, veri madenciliği, model tanıma ve makine öğrenmede uzun süredir kullanılmaktadır. Bununla birlikte, geleneksel Minimum Spanning Trees algoritmalarını büyük bir veri kümesine uygulamak zordur. Çünkü algoritmaların zaman karmaşıklığı ikinci derecedir. Verilen algoritma bu zorluğu azaltmak için tasarlanmıştır. Bu uygulama maliyeti düşürmektedir.