Rough ¿ Granular Computing in Knowledge Discovery and Data Mining
Lingua: inglese
Editore: Springer Berlin Heidelberg Okt 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 -The book 'Rough-Granular Computing in Knowledge Discovery and Data Mining' written by Professor Jaroslaw Stepaniuk is dedicated to methods based on a combination of the following three closely related and rapidly growing areas: granular computing, rough sets, and knowledge discovery and data mining (KDD). In the book, the KDD foundations based on the rough set approach and granular computing are discussed together with illustrative applications. In searching for relevant patterns or in inducing (constructing) classifiers in KDD, different kinds of granules are modeled. In this modeling process, granules called approximation spaces play a special rule. Approximation spaces are defined by neighborhoods of objects and measures between sets of objects. In the book, the author underlines the importance of approximationspaces in searching for relevant patterns and other granules on dfferent levels of modeling for compound concept approximations. Calculi on such granules are used for modeling computations on granules in searching for target (sub) optimal granules and their interactions on different levels of hierarchical modeling. The methods based on the combination of granular computing, the rough and fuzzy set approaches allow for an effcient construction of the high quality approximation of compound concepts. 172 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783642089725
- Titolo
- Rough ¿ Granular Computing in Knowledge Discovery and Data Mining
- Autore
- J. Stepaniuk
- Editore
- Springer Berlin Heidelberg Okt 2010
- Anno di pubblicazione
- 2010
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3642089720
- ISBN 13
- 9783642089725
- Peso dell'articolo
- 271 grammi
- Dimensioni
- 235x155x10 mm
This book covers methods based on a combination of granular computing, rough sets, and knowledge discovery in data mining (KDD). The discussion of KDD foundations based on the rough set approach and granular computing feature illustrative applications.
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Dalla quarta di copertina
The book "Rough-Granular Computing in Knowledge Discovery and Data Mining" written by Professor Jaroslaw Stepaniuk is dedicated to methods based on a combination of the following three closely related and rapidly growing areas: granular computing, rough sets, and knowledge discovery and data mining (KDD). In the book, the KDD foundations based on the rough set approach and granular computing are discussed together with illustrative applications. In searching for relevant patterns or in inducing (constructing) classifiers in KDD, different kinds of granules are modeled. In this modeling process, granules called approximation spaces play a special rule. Approximation spaces are defined by neighborhoods of objects and measures between sets of objects. In the book, the author underlines the importance of approximation spaces in searching for relevant patterns and other granules on dfferent levels of modeling for compound concept approximations. Calculi on such granules are used for modeling computations on granules in searching for target (sub) optimal granules and their interactions on different levels of hierarchical modeling. The methods based on the combination of granular computing, the rough and fuzzy set approaches allow for an effcient construction of the high quality approximation of compound concepts.
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