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Sinossi
Data clustering, also known as cluster analysis, is an unsupervised process that divides a set of objects into homogeneous groups. Since the publication of the first edition of this monograph in 2007, development in the area has exploded, especially in clustering algorithms for big data and open-source software for cluster analysis. This second edition reflects these new developments.
Data Clustering: Theory, Algorithms, and Applications, Second Edition:
- covers the basics of data clustering,
- includes a list of popular clustering algorithms, and
- provides program code that helps users implement clustering algorithms.
Le informazioni nella sezione "Riassunto" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.
- EditoreSIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics
- Data di pubblicazione2020
- ISBN 10 1611976324
- ISBN 13 9781611976328
- RilegaturaCopertina flessibile
- LinguaInglese
- Numero edizione2
- Numero di pagine406
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Data Clustering
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Data Clustering Theory, Algorithms, and Applications
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Data Clustering: Theory, Algorithms, And Applications
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Data Clustering: Theory, Algorithms, and Applications (Mathematics in Industry)
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