
Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis (Wiley Series in Probability and Statistics)
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Beschreibung
"Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis" von Leonard Kaufman bietet eine umfassende Einführung in die Methoden der Clusteranalyse, einem wichtigen Bereich der Statistik und Datenanalyse. Das Buch gehört zur Wiley Series in Probability and Statistics und richtet sich an Leser, die ein tieferes Verständnis für das Finden und Interpretieren von Gruppen oder Clustern in Datensätzen entwickeln möchten. Die Autoren erklären grundlegende Konzepte der Clusteranalyse und beschreiben verschiedene Techniken zur Identifizierung von Mustern und Strukturen innerhalb komplexer Daten. Dazu gehören hierarchische Verfahren, Partitionierungsverfahren sowie andere moderne Ansätze. Das Buch legt Wert auf praktische Anwendungen und enthält zahlreiche Beispiele aus verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen. Zudem werden Algorithmen detailliert beschrieben, um den Lesern zu helfen, diese Methoden selbstständig anzuwenden. Durch seinen klaren Schreibstil und die systematische Darstellung ist dieses Werk sowohl für Studierende als auch für Fachleute geeignet, die sich mit der Analyse großer Datensätze beschäftigen wollen.
Produktdetails

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Über den Autor
- paperback
- 148 Seiten
- Erschienen 1974
- Springer Berlin Heidelberg
- hardcover
- 502 Seiten
- Erschienen 2007
- Springer
- Hardcover -
- Erschienen 2015
- Springer Gabler
- hardcover
- 580 Seiten
- Erschienen 2014
- Taylor & Francis Ltd
- Kartoniert
- 419 Seiten
- Erschienen 2013
- Wiley-VCH
- Gebunden
- 456 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Hardcover
- 411 Seiten
- Erschienen 2012
- Hogrefe Verlag
- hardcover
- 540 Seiten
- Erschienen 2024
- Springer
- Hardcover
- 456 Seiten
- Erschienen 2000
- Wiley-Interscience
- Kartoniert
- 656 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Hardcover -
- Erschienen 2015
- Springer
- paperback
- 662 Seiten
- Erschienen 2016
- Routledge