Branch-and-Bound Applications in Combinatorial Data Analysis
Lingua: inglese
Editore: Springer New York Dez 2010, 2010
- Brossura
- Nuovo
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book provides clear explanatory text, illustrative mathematics and algorithms, demonstrations of the iterative process, pseudocode, and well-developed examples for applications of the branch-and-bound paradigm to important problems in combinatorial data analysis. Supplementary material, such as computer programs, are provided on the world wide web.Dr. Brusco is an editorial board member for the Journal of Classification, and a member of the Board of Directors for the Classification Society of North America. 236 pp. Englisch.
Codice articolo 9781441920393
- Titolo
- Branch-and-Bound Applications in Combinatorial Data Analysis
- Autore
- Stephanie Stahl
- Editore
- Springer New York Dez 2010
- Anno di pubblicazione
- 2010
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1441920390
- ISBN 13
- 9781441920393
- Peso dell'articolo
- 365 grammi
- Dimensioni
- 235x155x13 mm
- Serie
- Libro 1 di 37: Statistics and Computing
This book provides explanatory text, illustrative mathematics and algorithms, demonstrations of the iterative process, pseudocode, and well-developed examples for (familiar as well as novel) applications of the branch-and-bound paradigm to relevant problems in combinatorial data analysis.
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Dalla quarta di copertina
There are a variety of combinatorial optimization problems that are relevant to the examination of statistical data. Combinatorial problems arise in the clustering of a collection of objects, the seriation (sequencing or ordering) of objects, and the selection of variables for subsequent multivariate statistical analysis such as regression. The options for choosing a solution strategy in combinatorial data analysis can be overwhelming. Because some problems are too large or intractable for an optimal solution strategy, many researchers develop an over-reliance on heuristic methods to solve all combinatorial problems. However, with increasingly accessible computer power and ever-improving methodologies, optimal solution strategies have gained popularity for their ability to reduce unnecessary uncertainty. In this monograph, optimality is attained for nontrivially sized problems via the branch-and-bound paradigm.
For many combinatorial problems, branch-and-bound approaches have been proposed and/or developed. However, until now, there has not been a single resource in statistical data analysis to summarize and illustrate available methods for applying the branch-and-bound process. This monograph provides clear explanatory text, illustrative mathematics and algorithms, demonstrations of the iterative process, psuedocode, and well-developed examples for applications of the branch-and-bound paradigm to important problems in combinatorial data analysis. Supplementary material, such as computer programs, are provided on the world wide web.
Dr. Brusco is a Professor of Marketing and Operations Research at Florida State University, an editorial board member for the Journal of Classification, and a member of the Board of Directors for the Classification Society of North America. Stephanie Stahl is an author and researcher with years of experience in writing, editing, and quantitative psychology research.
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