9780521617932 - introduction to clustering large and high-dimensional data di kogan, jacob (23 risultati)
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Condizione: New. Focuses on a few of the important clustering algorithms in the context of information retrieval. Num Pages: 222 pages, Illustrations. BIC Classification: UN. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 228 x 154 x 16. Weight in Grams: 308. . 2007. Illustrated. paperback. . . . .
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - There is a growing need for a more automated system of partitioning data sets into groups, or clusters. For example, digital libraries and the World Wide Web continue to grow exponentially, the ability to find useful information increasingly depen…ds on the indexing infrastructure or search engine. Clustering techniques can be used to discover natural groups in data sets and to identify abstract structures that might reside there, without having any background knowledge of the characteristics of the data. Clustering has been used in a variety of areas, including computer vision, VLSI design, data mining, bio-informatics (gene expression analysis), and information retrieval, to name just a few. This book focuses on a few of the most important clustering algorithms, providing a detailed account of these major models in an information retrieval context. The beginning chapters introduce the classic algorithms in detail, while the later chapters describe clustering through divergences and show recent research for more advanced audiences.
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Paperback. Condizione: new. Paperback. There is a growing need for a more automated system of partitioning data sets into groups, or clusters. For example, digital libraries and the World Wide Web continue to grow exponentially, the ability to find useful information increasingly depends on the indexing infrastructure or search…engine. Clustering techniques can be used to discover natural groups in data sets and to identify abstract structures that might reside there, without having any background knowledge of the characteristics of the data. Clustering has been used in a variety of areas, including computer vision, VLSI design, data mining, bio-informatics (gene expression analysis), and information retrieval, to name just a few. This book focuses on a few of the most important clustering algorithms, providing a detailed account of these major models in an information retrieval context. The beginning chapters introduce the classic algorithms in detail, while the later chapters describe clustering through divergences and show recent research for more advanced audiences. This book focuses on a few of the most important clustering algorithms, providing a detailed account of these major models in an information retrieval context. The beginning chapters introduce the classic algorithms in detail, while the later chapters describe clustering through divergences and show recent research for more advanced audiences. 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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Taschenbuch. Condizione: Neu. Intro Clust Large High Dimens Data | Jacob Kogan | Taschenbuch | Kartoniert / Broschiert | Englisch | 2007 | Cambridge University Press | EAN 9780521617932 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
