Krithika m meena (67 risultati)

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Regroupement de textes à l'aide d'une propagation d'affinités par nouvelles graines rapides améliorées | Optimisation basée sur les graines | M. Meena Krithika | Taschenbuch | Französisch | 2026 | Editions Notre Savoir | EAN 9786208831547 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.…

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Text-Clustering mit verbesserter, neuartiger, schneller Saatgut-Affinitätsausbreitung | Seed-basierte Optimierung | M. Meena Krithika | Taschenbuch | 60 S. | Deutsch | 2026 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786208831448 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.…

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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Text clustering is an essential technique in text mining and natural language processing for organizing large volumes of unstructured data into meaningful groups. Traditional clustering algorithms often face challenges in scalability, efficiency, and accuracy when dealing with high-dimensional text data. This work proposes an enhanced approach using Novel Fast Seeds Affinity Propagation (NFAP) to improve clustering performance. By introducing optimized seed selection, the method accelerates convergence, reduces computational complexity, and enhances the quality of cluster formation. Experimental results demonstrate that the proposed model achieves superior clustering accuracy and efficiency compared to standard affinity propagation methods, making it suitable for large-scale text mining applications.…

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Paperback. Condizione: new. Paperback. Text clustering is an essential technique in text mining and natural language processing for organizing large volumes of unstructured data into meaningful groups. Traditional clustering algorithms often face challenges in scalability, efficiency, and accuracy when dealing with high-dimensional text data. This work proposes an enhanced approach using Novel Fast Seeds Affinity Propagation (NFAP) to improve clustering performance. By introducing optimized seed selection, the method accelerates convergence, reduces computational complexity, and enhances the quality of cluster formation. Experimental results demonstrate that the proposed model achieves superior clustering accuracy and efficiency compared to standard affinity propagation methods, making it suitable for large-scale text mining applications. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…

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