Data Analysis in Bi-partial Perspective: Clustering and Beyond

Lingua: inglese

Editore: Springer, Palgrave Macmillan Apr 2019, 2019

3030133885 / 9783030133887

Serie: Libro 335 di 538 - Studies in Computational Intelligence

Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000

Venditore con 5 stelle

Venditore AbeBooks dal 23 gennaio 2017

Rilegato

Condizione: Nuovo

EUR 106,99

EUR 60,00 spedizione 
Spedito da Germania a U.S.A.

Quantità: 1 disponibile

Aggiungi al carrello
Resi gratuiti per 30 giorni

Descrizione dell’articolo da parte del venditore

This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book presents the bi-partial approach to data analysis, which is both uniquely general and enables the development of techniques for many data analysis problems, including related models and algorithms. It is based on adequate representation of the essential clustering problem: to group together the similar, and to separate the dissimilar. This leads to a general objective function and subsequently to a broad class of concrete implementations. Using this basis, a suboptimising procedure can be developed, together with a variety of implementations.This procedure has a striking affinity with the classical hierarchical merger algorithms, while also incorporating the stopping rule, based on the objective function. The approach resolves the cluster number issue, as the solutions obtained include both the content and the number of clusters. Further, it is demonstrated how the bi-partial principle can be effectively applied to a wide variety of problems in data analysis.The book offers a valuable resource for all data scientists who wish to broaden their perspective on basic approaches and essential problems, and to thus find answers to questions that are often overlooked or have yet to be solved convincingly. It is also intended for graduate students in the computer and data sciences, and will complement their knowledge and skills with fresh insights on problems that are otherwise treated in the standard 'academic' manner.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 176 pp. Englisch.…

Codice articolo 9783030133887

Titolo
Data Analysis in Bi-partial Perspective: Clustering and Beyond
Autore
Jan W. Owsi¿ski
Editore
Springer, Palgrave Macmillan Apr 2019
Anno di pubblicazione
2019
Condizione
Neu
Rilegatura
Buch
Lingua
inglese
ISBN 10
3030133885
ISBN 13
9783030133887
Peso dell'articolo
436 grammi
Dimensioni
241x160x16 mm
Serie
Libro 335 di 538: Studies in Computational Intelligence

buchversandmimpf2000

Emtmannsberg, BAYE, Germania

Venditore con 5 stelle

Venditore AbeBooks dal 23 gennaio 2017

Tariffe di spedizione da Germania a U.S.A.

ArticoloDa 60 a 60 giorni lavorativiDa 60 a 60 giorni lavorativi
Primo articoloEUR 60,00EUR 75,00
I tempi di consegna sono stabiliti dai venditori e variano in base al corriere e al paese. Gli ordini che devono attraversare una dogana possono subire ritardi e spetta agli acquirenti pagare eventuali tariffe o dazi associati. I venditori possono contattarti in merito ad addebiti aggiuntivi dovuti a eventuali maggiorazioni dei costi di spedizione dei tuoi articoli.

Metodi di pagamento

  • Visa
  • Mastercard
  • American Express
  • Carte Bleue
  • Apple Pay
  • Google Pay
  • Assegno
  • PayPal

Descrizione dello Store

Impressum Thorsten Retsch Buchversand Mimpf2000 Oberölschnitz 16 95517 Emtmannsberg Deutschland Telefon: 09209-2023188 Email: mimpf2000@online.de USt-ID-Nr.: DE 235096871 Wir führen gebrauchte Bücher aus allen Sparten der Literatur

Specializzazione

Modernes Antiquariat - Bücher von 1960 bis heute

Informazioni sull’azienda del venditore

buchversandmimpf2000

Germania

Impressum

Gesetzliche Anbieterkennung:

Thorsten Retsch
Buchversand Mimpf2000
Oberölschnitz 16
95517 Emtmannsberg
Deutschland
Telefon: 092092023188
E-Mail: order@buchversandmimpf2000.de
USt-IdNr.: DE 235096871

Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.