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Kogan, Jacob / Nicholas, Charles / Teboulle, Marc (eds.):

Grouping Multidimensional Data - encuadernado, tapa blanda

2005, ISBN: 9783540283485

[ED: Hardcover], [PU: Springer, Berlin], Clustering is one of the most fundamental and essential data analysis techniques. Clustering can be used as an independent data mining task to dis… Más…

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Grouping Multidimensional Data Recent Advances in Clustering - Kogan, Jacob (Herausgeber); Teboulle, Marc (Herausgeber); Nicholas, Charles (Herausgeber)
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Kogan, Jacob (Herausgeber); Teboulle, Marc (Herausgeber); Nicholas, Charles (Herausgeber):

Grouping Multidimensional Data Recent Advances in Clustering - encuadernado, tapa blanda

2005, ISBN: 354028348X

2006 Gebundene Ausgabe Cluster (EDV), Grid Computing, Analyse / Datenanalyse, Datenanalyse, Informationstheorie, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Mathematische und statistisch… Más…

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Kogan, Jacob [Editor]; Nicholas, Charles [Editor]; Teboulle, Marc [Editor];:
Grouping Multidimensional Data: Recent Advances in Clustering - encuadernado, tapa blanda

2005

ISBN: 9783540283485

Hardcover, Neubuch, Size: 9x6x0; New. In shrink wrap. Looks like an interesting title!, [PU: Springer]

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Grouping Multidimensional Data: Recent Advances in Clustering - encuadernado, tapa blanda

2005, ISBN: 354028348X

[EAN: 9783540283485], Neubuch, [PU: Springer], Well packaged and promptly shipped from California. US veteran operated., Books

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Datos bibliográficos del mejor libro coincidente

Detalles del libro
Grouping Multidimensional Data
Autor:
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9783540283485


Clustering is one of the most fundamental and essential data analysis techniques. Clustering can be used as an independent data mining task to discern intrinsic characteristics of data, or as a preprocessing step with the clustering results then used for classification, correlation analysis, or anomaly detection. Kogan and his co-editors have put together recent advances in clustering large and high-dimension data. Their volume addresses new topics and methods which are central to modern data analysis, with particular emphasis on linear algebra tools, opimization methods and statistical techniques. The contributions, written by leading researchers from both academia and industry, cover theoretical basics as well as application and evaluation of algorithms, and thus provide an excellent state-of-the-art overview. The level of detail, the breadth of coverage, and the comprehensive bibliography make this book a perfect fit for researchers and graduate students in data mining and in many other important related application areas. TOC:Foreword (J. Han).- The Star Clustering Algorithm for Information Organization (J. A. Aslam, E. Pelekhov, D. Rus).- A Survey of Clustering Data Mining Techniques (P. Berkhin).- Similarity-based Text Clustering: A Comparitive Study (J. Ghosh, A. Strehl).- Clustering Very Large Data Sets with Principal Direction Divisive Partitioning (D. Littau, D. Boley).- Clustering with Entropy-like k-means ALgorithms (M. Teboulle, P. Berkhin, I. Dhillon, Y. Guan, J. Kogan).- Sampling Methods for Building Initial Partitions (Z. Volkovich, J. Kogan, Ch. Nicholas).- TMG: A MATLAB Toolbox for Generating Term-Document Matrices from Text Collections (D. Zeimpekis, E. Gallopoulos).- Criterion Functions for Clustering on High Dimensional Data (Y. Zhao, G. Karypis).- Index.

Detalles del libro - Grouping Multidimensional Data


EAN (ISBN-13): 9783540283485
ISBN (ISBN-10): 354028348X
Tapa dura
Año de publicación: 2005
Editorial: Berlin, Springer, 2005.

Libro en la base de datos desde 2007-05-13T12:20:48-05:00 (Mexico City)
Página de detalles modificada por última vez el 2023-07-04T13:22:01-06:00 (Mexico City)
ISBN/EAN: 9783540283485

ISBN - escritura alterna:
3-540-28348-X, 978-3-540-28348-5
Mode alterno de escritura y términos de búsqueda relacionados:
Autor del libro: kogan, datta, nicholas
Título del libro: grouping multidimensional data, recent advances

Datos del la editorial

Autor: Jacob Kogan; Charles Nicholas; Marc Teboulle
Título: Grouping Multidimensional Data - Recent Advances in Clustering
Editorial: Springer; Springer Berlin
268 Páginas
Año de publicación: 2005-12-16
Berlin; Heidelberg; DE
Idioma: Inglés
106,99 € (DE)
109,99 € (AT)
118,00 CHF (CH)
Available
XII, 268 p.

BB; Hardcover, Softcover / Informatik, EDV/Informatik; Algorithmen und Datenstrukturen; Verstehen; Excel; LA; MATLAB; algorithms; classification; clustering algorithm; correlation; data analysis; data clustering; data mining; text clustering; text mining; Data Structures and Information Theory; Information Storage and Retrieval; Statistical Theory and Methods; Mathematical Applications in Computer Science; Statistics and Computing; Automated Pattern Recognition; Informationstheorie; Informationsrückgewinnung, Information Retrieval; Data Warehousing; Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; Theoretische Informatik; Mathematische und statistische Software; Mustererkennung; EA; BC

The Star Clustering Algorithm for Information Organization.- A Survey of Clustering Data Mining Techniques.- Similarity-Based Text Clustering: A Comparative Study.- Clustering Very Large Data Sets with Principal Direction Divisive Partitioning.- Clustering with Entropy-Like k-Means Algorithms.- Sampling Methods for Building Initial Partitions.- TMG: A MATLAB Toolbox for Generating Term-Document Matrices from Text Collections.- Criterion Functions for Clustering on High-Dimensional Data.
Includes supplementary material: sn.pub/extras

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