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Sinossi
This volume highlights the classification methods in chemometrics, artificial intelligence, machine learning and knowledge discovery.
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Determining Provenance From Compositional Data
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Determining Provenance from Compositional Data (Paperback or Softback)
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Cambridge University Press 3/26/2026, 2026
ISBN 10: 1009634178
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Determining Provenance from Compositional Data (Elements in Current Archaeological Tools and Techniques)
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Determining Provenance from Compositional Data
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Cambridge University Press, GB, 2026
ISBN 10: 1009634178
ISBN 13: 9781009634175
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Da: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Regno Unito
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Paperback. Condizione: New. Traditionally, classical multivariate statistical methods have been applied to relate cultural materials recovered at archaeological sites to their respective raw material sources. However, when reviewing published research, which usually claims to have reached a high degree of confidence in the assignment of materials, the authors have detected that those applying these methods can make serious errors that compromise the inferences made. This Element reconsiders the use of statistical methods to address the problem of provenance analysis of archaeological materials using a step-by-step procedure that allows the recognition of natural groups in the data, thus obtaining better quality classifications while avoiding the problems of total or partial overlaps in the chemical groups (common in biplots). To evaluate the methods proposed here, the challenge of group search in ceramic materials is addressed using algorithms derived from model-based clustering. For cases with partial data labeling, a semi-supervised algorithm is applied to obsidian samples. Codice articolo LU-9781009634175
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Determining Provenance from Compositional Data (Paperback)
Editore:
Cambridge University Press, Cambridge, 2026
ISBN 10: 1009634178
ISBN 13: 9781009634175
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Paperback. Condizione: new. Paperback. Traditionally, classical multivariate statistical methods have been applied to relate cultural materials recovered at archaeological sites to their respective raw material sources. However, when reviewing published research, which usually claims to have reached a high degree of confidence in the assignment of materials, the authors have detected that those applying these methods can make serious errors that compromise the inferences made. This Element reconsiders the use of statistical methods to address the problem of provenance analysis of archaeological materials using a step-by-step procedure that allows the recognition of natural groups in the data, thus obtaining better quality classifications while avoiding the problems of total or partial overlaps in the chemical groups (common in biplots). To evaluate the methods proposed here, the challenge of group search in ceramic materials is addressed using algorithms derived from model-based clustering. For cases with partial data labeling, a semi-supervised algorithm is applied to obsidian samples. Traditionally, classical multivariate statistical methods have been applied to relate cultural materials recovered at archaeological sites to their respective raw material sources. This Element reconsiders the use of statistical methods for provenance analysis of archaeological materials using a step-by-step procedure. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Codice articolo 9781009634175
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Determining Provenance From Compositional Data
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Cambridge University Press, 2026
ISBN 10: 1009634178
ISBN 13: 9781009634175
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Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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Determining Provenance From Compositional Data
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Cambridge University Press, 2026
ISBN 10: 1009634178
ISBN 13: 9781009634175
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Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
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Determining Provenance from Compositional Data (Elements in Current Archaeological Tools and Techniques)
Da: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
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Determining Provenance from Compositional Data (Elements in Current Archaeological Tools and Techniques)
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Cambridge University Press, 2026
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ISBN 13: 9781009634175
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Da: Chiron Media, Wallingford, Regno Unito
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Determining Provenance From Compositional Data
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
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