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2005, ISBN: 354028348X

[EAN: 9783540283485], Neubuch, [SC: 0.0], [PU: Springer Berlin Heidelberg], CLUSTER (EDV); GRID COMPUTING; ANALYSE / DATENANALYSE; EXCEL; LA; MATLAB; ALGORITHMS; CLASSIFICATION; CLUSTERIN… Altro …

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Kogan, Jacob [Editor]; Nicholas, Charles [Editor]; Teboulle, Marc [Editor];:
Grouping Multidimensional Data: Recent Advances in Clustering - copertina rigida, flessible

ISBN: 9783540283485

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2005, ISBN: 354028348X

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Grouping Multidimensional Data - Prima edizione

2005, ISBN: 9783540283485

edizione con copertina rigida

Recent Advances in Clustering, Buch, Hardcover, 2006, [PU: Springer Berlin], [ED: 1], Springer Berlin, 2005

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Dati bibliografici del miglior libro corrispondente

Dettagli del libro
Grouping Multidimensional Data
Autore:
Titolo:
ISBN:

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.

Informazioni dettagliate del libro - Grouping Multidimensional Data


EAN (ISBN-13): 9783540283485
ISBN (ISBN-10): 354028348X
Copertina rigida
Anno di pubblicazione: 2005
Editore: Springer Berlin

Libro nella banca dati dal 2007-05-13T19:20:48+02:00 (Zurich)
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ISBN/EAN: 9783540283485

ISBN - Stili di scrittura alternativi:
3-540-28348-X, 978-3-540-28348-5
Stili di scrittura alternativi e concetti di ricerca simili:
Autore del libro : kogan, datta, nicholas
Titolo del libro: grouping multidimensional data, recent advances

Dati dell'editore

Autore: Jacob Kogan; Charles Nicholas; Marc Teboulle
Titolo: Grouping Multidimensional Data - Recent Advances in Clustering
Editore: Springer; Springer Berlin
268 Pagine
Anno di pubblicazione: 2005-12-16
Berlin; Heidelberg; DE
Lingua: Inglese
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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