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M. Emre Celebi:

Partitional Clustering Algorithms - encuadernado, tapa blanda

2014, ISBN: 3319092588

[EAN: 9783319092584], Neubuch, [PU: Springer International Publishing Nov 2014], ELEKTROTECHNIK; CENTERBASEDCLUSTERING; FLATCLUSTERING; FUZZYC-MEANS; NONHIERARCHICALCLUSTERING; OBJECTIVEF… Más…

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M. Emre Celebi:

Partitional Clustering Algorithms - libro nuevo

ISBN: 9783319092584

[ED: Buch], [PU: Springer, Berlin, Springer International Publishing, Springer], Neuware - This book focuses on partitional clustering algorithms, which are commonly used in engineering a… Más…

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Celebi, M. Emre (Herausgeber):
Partitional Clustering Algorithms - encuadernado, tapa blanda

2014

ISBN: 3319092588

2015 Gebundene Ausgabe Elektrotechnik, Nachrichtententechnik, Telekommunikation, Netzwerk-Hardware, Digitale Signalverarbeitung (DSP), CenterBasedClustering; FlatClustering; Fuzzyc-mean… Más…

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Partitional Clustering Algorithms - encuadernado, tapa blanda

2014, ISBN: 3319092588

[EAN: 9783319092584], Neubuch, [PU: Springer International Publishing], ELEKTROTECHNIK INGENIEURWISSENSCHAFT - INGENIEURWISSENSCHAFTLER MASCHINENBAU NACHRICHTENTECHNIK KOMMUNIKATION (TECH… Más…

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Partitional Clustering Algorithms - encuadernado, tapa blanda

2015, ISBN: 3319092588

Partitional Clustering Algorithms ab 39.09 € als gebundene Ausgabe: Auflage 2015. Aus dem Bereich: Bücher, Wissenschaft, Technik, Medien > Bücher, Springer-Verlag GmbH

Nr. 22561460. Gastos de envío:, , DE. (EUR 0.00)
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Datos bibliográficos del mejor libro coincidente

Detalles del libro
Partitional Clustering Algorithms
Autor:
Título:
ISBN:

9783319092584


This book focuses on partitional clustering algorithms, which are commonly used in engineering and computer scientific applications. The goal of this volume is to summarize the state-of-the-art in partitional clustering. The book includes such topics as center-based clustering, competitive learning clustering and density-based clustering. Each chapter is contributed by a leading expert in the field.

Detalles del libro - Partitional Clustering Algorithms


EAN (ISBN-13): 9783319092584
ISBN (ISBN-10): 3319092588
Tapa dura
Año de publicación: 2014
Editorial: Springer International Publishing

Libro en la base de datos desde 2014-10-10T00:00:28-05:00 (Mexico City)
Página de detalles modificada por última vez el 2024-04-21T08:32:54-06:00 (Mexico City)
ISBN/EAN: 9783319092584

ISBN - escritura alterna:
3-319-09258-8, 978-3-319-09258-4
Mode alterno de escritura y términos de búsqueda relacionados:
Autor del libro: celebi
Título del libro: algorithms, partition

Datos del la editorial

Autor: M. Emre Celebi
Título: Partitional Clustering Algorithms
Editorial: Springer; Springer International Publishing
415 Páginas
Año de publicación: 2014-11-20
Cham; CH
Impreso en
Peso: 8,403 kg
Idioma: Inglés
106,99 € (DE)
109,99 € (AT)
118,00 CHF (CH)
POD
X, 415 p. 78 illus., 45 illus. in color.

BB; Communications Engineering, Networks; Hardcover, Softcover / Technik/Elektronik, Elektrotechnik, Nachrichtentechnik; Nachrichtententechnik, Telekommunikation; Verstehen; Center Based Clustering; Flat Clustering; Fuzzy c-means; Nonhierarchical Clustering; Objective Function Based Clustering; Partitional Clustering; Unsupervised Classification; Unsupervised Learning; k-means; Information Systems and Communication Service; Signal, Image and Speech Processing; Communications Engineering, Networks; Computer Communication Networks; Signal, Speech and Image Processing; Netzwerk-Hardware; Elektronik; Digitale Signalverarbeitung (DSP); EA; BC

This book summarizes the state-of-the-art in partitional clustering. Clustering, the unsupervised classification of patterns into groups, is one of the most important tasks in exploratory data analysis. Primary goals of clustering include gaining insight into, classifying, and compressing data. Clustering has a long and rich history that spans a variety of scientific disciplines including anthropology, biology, medicine, psychology, statistics, mathematics, engineering, and computer science. As a result, numerous clustering algorithms have been proposed since the early 1950s. Among these algorithms, partitional (nonhierarchical) ones have found many applications, especially in engineering and computer science. This book provides coverage of consensus clustering, constrained clustering, large scale and/or high dimensional clustering, cluster validity, cluster visualization, and applications of clustering.Examines clustering as it applies to large and/or high-dimensional data sets commonly encountered in realistic applications;Discusses algorithms specifically designed for partitional clustering;Covers center-based, competitive learning, density-based, fuzzy, graph-based, grid-based, metaheuristic, and model-based approaches.

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