Data Clustering: Algorithms and Applications | Книга б/у

Обращаем Ваше внимание, что книга находится в разделе «Букинистика». Состояние данного издания все еще пригодно для чтения, но могут встречаться существенные дефекты: ветхие или пожелтевшие страницы, потёртости и другие изъяны на обложке и переплете, повреждения книжного блока. В издании могут присутствовать дарственные надписи. Точную информацию по состоянию книги Вы можете уточнить, написав нам. Состояние: надорван книжный разворот. The book focuses on three primary aspects of data clustering: Methods, describing key techniques commonly used for clustering, such as feature selection, agglomerative clustering, partitional clustering, density-based clustering, probabilistic clustering, grid-based clustering, spectral clustering, and nonnegative matrix factorization Domains, covering methods used for different domains of data, such as categorical data, text data, multimedia data, graph data, biological data, stream data, uncertain data, time series clustering, high-dimensional clustering, and big data Variations and Insights, discussing important variations of the clustering process, such as semisupervised clustering, interactive clustering, multiview clustering, cluster ensembles, and cluster validation In this book, top researchers from around the world explore the characteristics of clustering problems in a variety of application areas. They also explain how to glean detailed insight from the clustering process―including how to verify the quality of the underlying clusters―through supervision, human intervention, or the automated generation of alternative clusters.