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High Performance Data Mining: Scaling Algorithms, Applications and Systems brings together in one place important contributions and up-to-date research results in this fast moving area.
High Performance Data Mining: Scaling Algorithms, Applications and Systems serves as an excellent reference, providing insight into some of the most challenging research issues in the field.
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Contenuti
Editorial; Yike Guo, R. Grossman. Parallel Formulations of Decision-Tree Classification Algorithms; A. Srivastava, Eui-Hong Han, V. Kumar, V. Singh. A Fast Parallel Clustering Algorithm for Large Spatial Databases; Xiaowei Xu, J. Jager, H.-P. Kiregel. Effect of Data Distribution in Parallel Mining of Associations; D.W. Cheung, Yongqiao Xiao. Parallel Learning of Belief Networks in Large and Difficult Domains; Y. Xiang, T. Chu.
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