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9783642298066 - Advances in K-means Clustering: A Data Mining Thinking (Springer Theses) de Wu, Junjie (12 resultados)
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Advances in K-Means Clustering : A Data Mining Thinking
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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EUR 120,32
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Advances in K-means Clustering: A Data Mining Thinking (Springer Theses: Recognizing Outstanding Ph.D. Research)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 111,08
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Advances in K-Means Clustering : A Data Mining Thinking
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 126,02
Envío por EUR 2,24
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Advances in K-Means Clustering : A Data Mining Thinking
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 111,07
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Advances in K-Means Clustering : A Data Mining Thinking
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 126,80
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Advances in K-means Clustering: A Data Mining Thinking
Idioma: Inglés
Publicado por Springer-Verlag New York Inc, 2012
ISBN 10: 3642298060 ISBN 13: 9783642298066
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 150,81
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Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. 2012 edition. 194 pages. 9.25x6.25x0.50 inches. In Stock.
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Advances in K-means Clustering : A Data Mining Thinking
Idioma: Inglés
Publicado por Springer Berlin Heidelberg, 2012
ISBN 10: 3642298060 ISBN 13: 9783642298066
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 106,99
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Nearly everyone knows K-means algorithm in the fields of data mining and business intelligence. But the ever-emerging data with extremely complicated characteristics bring new challenges to this 'old' algorithm. This book addresses these challenges and makes novel contributions in establishing theoretical frameworks for K-means distances and K-means based consensus clustering, identifying the 'dangerous' uniform effect and zero-value dilemma of K-means, adapting right measures for cluster validity, and integrating K-means with SVMs for rare class analysis. This book not only enriches the clustering and optimization theories, but also provides good guidance for the practical use of K-means, especially for important tasks such as network intrusion detection and credit fraud prediction. The thesis on which this book is based has won the '2010 National Excellent Doctoral Dissertation Award', the highest honor for not more than 100 PhD theses per year in China.
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Advances in K-means Clustering
Idioma: Inglés
Publicado por Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg Jul 2012, 2012
ISBN 10: 3642298060 ISBN 13: 9783642298066
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 106,99
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Neuware -Nearly everyone knows K-means algorithm in the fields of data mining and business intelligence. But the ever-emerging data with extremely complicated characteristics bring new challenges to this 'old' algorithm. This book addresses these challenges and makes novel contributions in establishing theoretical frameworks for K-means distances and K-means based consensus clustering, identifying the 'dangerous' uniform effect and zero-value dilemma of K-means, adapting right measures for cluster validity, and integrating K-means with SVMs for rare class analysis. This book not only enriches the clustering and optimization theories, but also provides good guidance for the practical use of K-means, especially for important tasks such as network intrusion detection and credit fraud prediction. The thesis on which this book is based has won the '2010 National Excellent Doctoral Dissertation Award', the highest honor for not more than 100 PhD theses per year in China.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 196 pp. Englisch.
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Advances in K-means Clustering : A Data Mining Thinking
Librería: Buchpark, Trebbin, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 74,31
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Añadir al carritoCondición: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar.
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Advances in K-means Clustering
Idioma: Inglés
Publicado por Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg Jul 2012, 2012
ISBN 10: 3642298060 ISBN 13: 9783642298066
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 -Nearly everyone knows K-means algorithm in the fields of data mining and business intelligence. But the ever-emerging data with extremely complicated characteristics bring new challenges to this 'old' algorithm. This book addresses these challenges and makes novel contributions in establishing theoretical frameworks for K-means distances and K-means based consensus clustering, identifying the 'dangerous' uniform effect and zero-value dilemma of K-means, adapting right measures for cluster validity, and integrating K-means with SVMs for rare class analysis. This book not only enriches the clustering and optimization theories, but also provides good guidance for the practical use of K-means, especially for important tasks such as network intrusion detection and credit fraud prediction. The thesis on which this book is based has won the '2010 National Excellent Doctoral Dissertation Award', the highest honor for not more than 100 PhD theses per year in China. 196 pp. Englisch.
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Advances in K-means Clustering
Idioma: Inglés
Publicado por Springer Berlin Heidelberg, 2012
ISBN 10: 3642298060 ISBN 13: 9783642298066
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 92,27
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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. Gives an overall picture on how to adapt K-means to the clustering of newly emerging big dataEstablishes a theoretical framework for K-means clustering and cluster validityStudies the dangerous uniform effect and zero-value dilemma of K-mea.
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Advances in K-means Clustering | A Data Mining Thinking
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Advances in K-means Clustering | A Data Mining Thinking | Junjie Wu | Buch | xvi | Englisch | 2012 | Springer-Verlag GmbH | EAN 9783642298066 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.
