Clustering for Data Mining: A Data Recovery Approach (Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis)
Lingua: inglese
Editore: Chapman and Hall/CRC, 2005
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- Titolo
- Clustering for Data Mining: A Data Recovery Approach (Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis)
- Autore
- Mirkin, Boris
- Editore
- Chapman and Hall/CRC
- Anno di pubblicazione
- 2005
- Condizione
- very_good
- Rilegatura
- Rilegato
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1584885343
- ISBN 13
- 9781584885344
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Contenuti
WHAT IS CLUSTERING
Exemplary Problems
Bird's Eye View
WHAT IS DATA
Feature Characteristics
Bivariate Analysis
Feature Space and Data Scatter
Preprocessing and Standardizing Mixed Data
K-MEANS CLUSTERING
Conventional K-Means
Initialization of K-Means
Intelligent K-Means
Interpretation Aids
Overall Assessment
WARD HIERARCHICAL CLUSTERING
Agglomeration: Ward Algorithm
Divisive Clustering with Ward Criterion
Conceptual Clustering
Extensions of Ward Clustering
Overall Assessment
DATA RECOVERY MODELS
Statistics Modeling as Data Recovery
Data Recovery Model for K-Means
Data Recovery Models for Ward Criterion
Extensions to Other Data Types
One-by-One Clustering
Overall Assessment
DIFFERENT CLUSTERING APPROACHES
Extensions of K-Means Clustering
Graph-Theoretic Approaches
Conceptual Description of Clusters
Overall Assessment
GENERAL ISSUES
Feature Selection and Extraction
Data Pre-Processing and Standardization
Similarity on Subsets and Partitions
Dealing with Missing Data
Validity and Reliability
Overall Assessment
CONCLUSION: Data Recovery Approach in Clustering
BIBLIOGRAPHY
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