Advances in Self-Organizing Maps, Learning Vector Quantization, Clustering and Data Visualization

Idioma: inglés

Editorial: Springer International Publishing Aug 2022, 2022

3031154436 / 9783031154430

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -In this collection, the reader can find recent advancements in self-organizing maps (SOMs) and learning vector quantization (LVQ), including progressive ideas on exploiting features of parallel computing. The collection is balanced in presenting novel theoretical contributions with applied results in traditional fields of SOMs, such as visualization problems and data analysis. Besides, the collection further includes less traditional deployments in trajectory clustering and recent results on exploiting quantum computation. The presented book is worth interest to data analysis and machine learning researchers and practitioners, specifically those interested in being updated with current developments in unsupervised learning, data visualization, and self-organization. 132 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9783031154430

Título
Advances in Self-Organizing Maps, Learning Vector Quantization, Clustering and Data Visualization
Autor
Jan Faigl
Editorial
Springer International Publishing Aug 2022
Año de publicación
2022
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3031154436
ISBN 13
9783031154430
Peso del artículo
213 gramos
Dimensiones
235x155x8 mm

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