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Partitional Clustering Algorithms - M. Emre Celebi
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M. Emre Celebi:

Partitional Clustering Algorithms - gebunden oder broschiert

2014, ISBN: 3319092588

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

NEW BOOK. Versandkosten: EUR 25.00 BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germany [57449362] [Rating: 5 (von 5)]
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M. Emre Celebi:

Partitional Clustering Algorithms - neues Buch

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… Mehr…

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Celebi, M. Emre (Herausgeber):
Partitional Clustering Algorithms - gebunden oder broschiert

2014

ISBN: 3319092588

Gebundene Ausgabe Elektrotechnik, Ingenieurwissenschaft - Ingenieurwissenschaftler, Maschinenbau, Nachrichtentechnik, Kommunikation (Technik) / Telekommunikation, Telekommunikation, Info… Mehr…

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2014, ISBN: 3319092588

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

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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. Versandkosten:, , DE. (EUR 0.00)

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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches

Details zum Buch
Partitional Clustering Algorithms

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.

Detailangaben zum Buch - Partitional Clustering Algorithms


EAN (ISBN-13): 9783319092584
ISBN (ISBN-10): 3319092588
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsjahr: 2014
Herausgeber: Springer International Publishing

Buch in der Datenbank seit 2014-10-10T07:00:28+02:00 (Zurich)
Detailseite zuletzt geändert am 2023-11-17T16:38:23+01:00 (Zurich)
ISBN/EAN: 9783319092584

ISBN - alternative Schreibweisen:
3-319-09258-8, 978-3-319-09258-4
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: celebi
Titel des Buches: algorithms, partition


Daten vom Verlag:

Autor/in: M. Emre Celebi
Titel: Partitional Clustering Algorithms
Verlag: Springer; Springer International Publishing
415 Seiten
Erscheinungsjahr: 2014-11-20
Cham; CH
Gedruckt / Hergestellt in Niederlande.
Gewicht: 8,403 kg
Sprache: Englisch
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

Recent developments in model-based clustering with applications.- Accelerating Lloyd’s algorithm for k-means clustering.- Linear, Deterministic, and Order-Invariant Initialization Methods for the K-Means Clustering Algorithm.- Nonsmooth optimization based algorithms in cluster analysis.- Fuzzy Clustering Algorithms and Validity Indices for Distributed Data.- Density Based Clustering: Alternatives to DBSCAN.- Nonnegative matrix factorization for interactive topic modeling and document clustering.- Overview of overlapping partitional clustering methods.- On Semi-Supervised Clustering.- Consensus of Clusterings based on High-order Dissimilarities.- Hubness-Based Clustering of High-Dimensional Data.- Clustering for Monitoring Distributed Data Streams.

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