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9783540921721 - Metaheuristic Clustering: 178 (Studies in Computational Intelligence, 178) de Abraham, Ajith; Konar, Amit; Das, Swagatam (14 resultados)
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Metaheuristic Clustering
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Metaheuristic Clustering
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Metaheuristic Clustering
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 62,74
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Metaheuristic Clustering
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 114,61
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Metaheuristic Clustering (Studies in Computational Intelligence, 178)
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 116,95
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Metaheuristic Clustering (Studies in Computational Intelligence, 178)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 114,44
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Metaheuristic Clustering
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 114,43
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Metaheuristic Clustering
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Berlin, Springer, 2009
ISBN 10: 3540921729 ISBN 13: 9783540921721
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Cluster analysis means the organization of an unlabeled collection of objects or patterns into separate groups based on their similarity. The task of computerized data clustering has been approached from diverse domains of knowledge like graph theory, multivariate analysis, neural networks, fuzzy set theory, and so on. Clustering is often described as an unsupervised learning method but most of the traditional algorithms require a prior specification of the number of clusters in the data for guiding the partitioning process, thus making it not completely unsupervised. Modern data mining tools that predict future trends and behaviors for allowing businesses to make proactive and knowledge-driven decisions, demand fast and fully automatic clustering of very large datasets with minimal or no user intervention. In this volume, we formulate clustering as an optimization problem, where the best partitioning of a given dataset is achieved by minimizing/maximizing one (single-objective clustering) or more (multi-objective clustering) objective functions. Using several real world applications, we illustrate the performance of several metaheuristics, particularly the Differential Evolution algorithm when applied to both single and multi-objective clustering problems, where the number of clusters is not known beforehand and must be determined on the run. This volume comprises of 7 chapters including an introductory chapter giving the fundamental definitions and the last Chapter provides some important research challenges.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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Metaheuristic Clustering
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Metaheuristic Clustering (Studies in Computational Intelligence)
Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
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Metaheuristic Clustering
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 203,91
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Metaheuristic Clustering (eng)
Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Metaheuristic Clustering
Idioma: Inglés
Publicado por Berlin Springer Berlin Heidelberg Springer Mrz 2009, 2009
ISBN 10: 3540921729 ISBN 13: 9783540921721
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 106,99
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Cluster analysis means the organization of an unlabeled collection of objects or patterns into separate groups based on their similarity. The task of computerized data clustering has been approached from diverse domains of knowledge like graph theory, multivariate analysis, neural networks, fuzzy set theory, and so on. Clustering is often described as an unsupervised learning method but most of the traditional algorithms require a prior specification of the number of clusters in the data for guiding the partitioning process, thus making it not completely unsupervised. Modern data mining tools that predict future trends and behaviors for allowing businesses to make proactive and knowledge-driven decisions, demand fast and fully automatic clustering of very large datasets with minimal or no user intervention. In this volume, we formulate clustering as an optimization problem, where the best partitioning of a given dataset is achieved by minimizing/maximizing one (single-objective clustering) or more (multi-objective clustering) objective functions. Using several real world applications, we illustrate the performance of several metaheuristics, particularly the Differential Evolution algorithm when applied to both single and multi-objective clustering problems, where the number of clusters is not known beforehand and must be determined on the run. This volume comprises of 7 chapters including an introductory chapter giving the fundamental definitions and the last Chapter provides some important research challenges.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. 252 pp. Englisch.
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Metaheuristic Clustering
Idioma: Inglés
Publicado por Springer Berlin Heidelberg, 2009
ISBN 10: 3540921729 ISBN 13: 9783540921721
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Añadir al carritoGebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Latest research on metaheuristic clusteringCluster analysis means the organization of an unlabeled collection of objects or patterns into separate groups based on their similarity. The task of computerized data clustering has been approached f.
