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9783030106737 - Feature Selection and Enhanced Krill Herd Algorithm for Text Document Clustering: 816 di Abualigah, Laith Mohammad Qasim (18 risultati)
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Feature Selection and Enhanced Krill Herd Algorithm for Text Document Clustering.
Libro 321 di 538: Studies in Computational IntelligenceDa: Universitätsbuchhandlung Herta Hold GmbH, Berlin, Germania
Membro dell'associazione: GIAQ ILAB VDA
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 20,00
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Aggiungi al carrelloXXVII, 165 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Studies in Computational Intelligence. Volume 816. Sprache: Englisch.
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Feature Selection and Enhanced Krill Herd Algorithm for Text Document Clustering
Libro 321 di 538: Studies in Computational IntelligenceDa: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 120,36
Spedizione EUR 2,24
Spedito in U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Feature Selection and Enhanced Krill Herd Algorithm for Text Document Clustering
Libro 321 di 538: Studies in Computational IntelligenceDa: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 123,55
Spedizione EUR 2,24
Spedito in U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Feature Selection and Enhanced Krill Herd Algorithm for Text Document Clustering (Studies in Computational Intelligence, 816)
Libro 321 di 538: Studies in Computational IntelligenceDa: California Books, Miami, FL, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 125,87
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Spedito in U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Feature Selection and Enhanced Krill Herd Algorithm for Text Document Clustering (Studies in Computational Intelligence, 816)
Libro 321 di 538: Studies in Computational IntelligenceDa: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 111,21
Spedizione EUR 13,72
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Feature Selection and Enhanced Krill Herd Algorithm for Text Document Clustering
Libro 321 di 538: Studies in Computational IntelligenceDa: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 111,20
Spedizione EUR 17,17
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Feature Selection and Enhanced Krill Herd Algorithm for Text Document Clustering: 816 (Studies in Computational Intelligence)
Libro 321 di 538: Studies in Computational IntelligenceDa: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
Condizione: New. 1st ed. 2019 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Feature Selection And Enhanced Krill Her
Libro 321 di 538: Studies in Computational IntelligenceDa: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 127,90
Spedizione EUR 10,50
Spedito da Irlanda a U.S.A.Quantità: 15 disponibili
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Feature Selection and Enhanced Krill Herd Algorithm for Text Document Clustering
Libro 321 di 538: Studies in Computational IntelligenceDa: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 126,72
Spedizione EUR 17,17
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Feature Selection and Enhanced Krill Herd Algorithm for Text Document Clustering
Libro 321 di 538: Studies in Computational IntelligenceDa: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 150,99
Spedizione EUR 11,45
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloHardcover. Condizione: Brand New. 165 pages. 9.50x6.25x0.50 inches. In Stock.
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Feature Selection And Enhanced Krill Her
Libro 321 di 538: Studies in Computational IntelligenceDa: Kennys Bookstore, Olney, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
Condizione: New.
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Feature Selection and Enhanced Krill Herd Algorithm for Text Document Clustering
Libro 321 di 538: Studies in Computational IntelligenceLingua: Inglese
Editore: Springer International Publishing, 2019
ISBN 10: 303010673X ISBN 13: 9783030106737
EUR 106,99
Spedizione EUR 62,33
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloBuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book puts forward a new method for solving the text document (TD) clustering problem, which is established in two main stages: (i) A new feature selection method based on a particle swarm optimization algorithm with a novel weighting scheme is proposed, as well as a detailed dimension reduction technique, in order to obtain a new subset of more informative features with low-dimensional space. This new subset is subsequently used to improve the performance of the text clustering (TC) algorithm and reduce its computation time. The k-mean clustering algorithm is used to evaluate the effectiveness of the obtained subsets. (ii) Four krill herd algorithms (KHAs), namely, the (a) basic KHA, (b) modified KHA, (c) hybrid KHA, and (d) multi-objective hybrid KHA, are proposed to solve the TC problem; each algorithm represents an incremental improvement on its predecessor. For the evaluation process, seven benchmark text datasets are used with different characterizations and complexities.Text document (TD) clustering is a new trend in text mining in which the TDs are separated into several coherent clusters, where all documents in the same cluster are similar. The findings presented here confirm that the proposed methods and algorithms delivered the best results in comparison with other, similar methods to be found in the literature.
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Feature Selection and Enhanced Krill Herd Algorithm for Text Document Clustering
Libro 321 di 538: Studies in Computational IntelligenceLingua: Inglese
Editore: Springer International Publishing, Springer International Publishing Jan 2019, 2019
ISBN 10: 303010673X ISBN 13: 9783030106737
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 106,99
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Aggiungi al carrelloBuch. Condizione: Neu. Neuware -This book puts forward a new method for solving the text document (TD) clustering problem, which is established in two main stages: (i) A new feature selection method based on a particle swarm optimization algorithm with a novel weighting scheme is proposed, as well as a detailed dimension reduction technique, in order to obtain a new subset of more informative features with low-dimensional space. This new subset is subsequently used to improve the performance of the text clustering (TC) algorithm and reduce its computation time. The k-mean clustering algorithm is used to evaluate the effectiveness of the obtained subsets. (ii) Four krill herd algorithms (KHAs), namely, the (a) basic KHA, (b) modified KHA, (c) hybrid KHA, and (d) multi-objective hybrid KHA, are proposed to solve the TC problem; each algorithm represents an incremental improvement on its predecessor. For the evaluation process, seven benchmark text datasets are used with different characterizations and complexities.Text document (TD) clustering is a new trend in text mining in which the TDs are separated into several coherent clusters, where all documents in the same cluster are similar. The findings presented here confirm that the proposed methods and algorithms delivered the best results in comparison with other, similar methods to be found in the literature.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 196 pp. Englisch.
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Feature Selection and Enhanced Krill Herd Algorithm for Text Document Clustering
Libro 321 di 538: Studies in Computational IntelligenceLingua: Inglese
Editore: Springer International Publishing Jan 2019, 2019
ISBN 10: 303010673X ISBN 13: 9783030106737
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 106,99
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Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloBuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book puts forward a new method for solving the text document (TD) clustering problem, which is established in two main stages: (i) A new feature selection method based on a particle swarm optimization algorithm with a novel weighting scheme is proposed, as well as a detailed dimension reduction technique, in order to obtain a new subset of more informative features with low-dimensional space. This new subset is subsequently used to improve the performance of the text clustering (TC) algorithm and reduce its computation time. The k-mean clustering algorithm is used to evaluate the effectiveness of the obtained subsets. (ii) Four krill herd algorithms (KHAs), namely, the (a) basic KHA, (b) modified KHA, (c) hybrid KHA, and (d) multi-objective hybrid KHA, are proposed to solve the TC problem; each algorithm represents an incremental improvement on its predecessor. For the evaluation process, seven benchmark text datasets are used with different characterizations and complexities.Text document (TD) clustering is a new trend in text mining in which the TDs are separated into several coherent clusters, where all documents in the same cluster are similar. The findings presented here confirm that the proposed methods and algorithms delivered the best results in comparison with other, similar methods to be found in the literature. 196 pp. Englisch.
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Feature Selection and Enhanced Krill Herd Algorithm for Text Document Clustering
Libro 321 di 538: Studies in Computational IntelligenceLingua: Inglese
Editore: Springer International Publishing, 2019
ISBN 10: 303010673X ISBN 13: 9783030106737
EUR 92,27
Spedizione EUR 48,99
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents a new method for solving the text document clustering problem and demonstrates that it can outperform other comparable methodsCovers the main text clustering preprocessing steps and the metaheuristics needed in order to deal with the text.
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Feature Selection and Enhanced Krill Herd Algorithm for Text Document Clustering: 816 (Studies in Computational Intelligence)
Libro 321 di 538: Studies in Computational IntelligenceDa: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 137,12
Spedizione EUR 7,44
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 4 disponibili
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Feature Selection and Enhanced Krill Herd Algorithm for Text Document Clustering: 816 (Studies in Computational Intelligence)
Libro 321 di 538: Studies in Computational IntelligenceDa: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 141,30
Spedizione EUR 9,95
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 4 disponibili
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Feature Selection and Enhanced Krill Herd Algorithm for Text Document Clustering
Libro 321 di 538: Studies in Computational IntelligenceEUR 95,70
Spedizione EUR 70,00
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 5 disponibili
Aggiungi al carrelloBuch. Condizione: Neu. Feature Selection and Enhanced Krill Herd Algorithm for Text Document Clustering | Laith Mohammad Qasim Abualigah | Buch | xxvii | Englisch | 2019 | Springer | EAN 9783030106737 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.
