Swarm Intelligence in Data Mining
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Nov 2010, 2010
- Brossura
- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Swarm Intelligence is an innovative distributed intelligent paradigm for solving optimization problems that originally took its inspiration from the biological examples by swarming, flocking and herding phenomena in vertebrates. Data Mining is an analytic process designed to explore large amounts of data in search of consistent patterns and/or systematic relationships between variables, and then to validate the findings by applying the detected patterns to new subsets of data.This book deals with the application of swarm intelligence in data mining. Addressing the various issues of swarm intelligence and data mining using different intelligent approaches is the novelty of this edited volume. This volume comprises of 11 chapters including an introductory chapter giving the fundamental definitions and some important research challenges.Important features include the detailed overview of the various swarm intelligence and data mining paradigms, excellent coverage of timely, advanced data mining topics, state-of-the-art theoretical research and application developments and chapters authored by pioneers in the field. Academics, scientists as well as engineers engaged in research, development and application of optimization techniques and data mining will find the comprehensive coverage of this book invaluable.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 288 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783642071171
- Titolo
- Swarm Intelligence in Data Mining
- Autore
- Ajith Abraham
- Editore
- Springer, Springer Nov 2010
- Anno di pubblicazione
- 2010
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3642071171
- ISBN 13
- 9783642071171
- Peso dell'articolo
- 441 grammi
- Dimensioni
- 235x155x16 mm
Swarm Intelligence is an innovative distributed intelligent paradigm for solving optimization problems that originally took its inspiration from the biological examples by swarming, flocking and herding phenomena in vertebrates. Data Mining is an analytic process designed to explore large amounts of data in search of consistent patterns and/or systematic relationships between variables, and then to validate the findings by applying the detected patterns to new subsets of data.
This book deals with the application of swarm intelligence in data mining. Addressing the various issues of swarm intelligence and data mining using different intelligent approaches is the novelty of this edited volume. This volume comprises of 11 chapters including an introductory chapter giving the fundamental definitions and some important research challenges.
Important features include the detailed overview of the various swarm intelligence and data mining paradigms, excellent coverage of timely, advanced data mining topics, state-of-the-art theoretical research and application developments and chapters authored by pioneers in the field. Academics, scientists as well as engineers engaged in research, development and application of optimization techniques and data mining will find the comprehensive coverage of this book invaluable.
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Dalla quarta di copertina
Swarm Intelligence is an innovative distributed intelligent paradigm for solving optimization problems that originally took its inspiration from the biological examples by swarming, flocking and herding phenomena in vertebrates. Data Mining is an analytic process designed to explore large amounts of data in search of consistent patterns and/or systematic relationships between variables, and then to validate the findings by applying the detected patterns to new subsets of data.
This book deals with the application of swarm intelligence in data mining. Addressing the various issues of swarm intelligence and data mining using different intelligent approaches is the novelty of this edited volume. This volume comprises of 11 chapters including an introductory chapter giving the fundamental definitions and some important research challenges.
Important features include the detailed overview of the various swarm intelligence and data mining paradigms, excellent coverage of timely, advanced data mining topics, state-of-the-art theoretical research and application developments and chapters authored by pioneers in the field. Academics, scientists as well as engineers engaged in research, development and application of optimization techniques and data mining will find the comprehensive coverage of this book invaluable.
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