Relational Data Clustering: Models, Algorithms, and Applications (Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery, Band 14)
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Beschreibung
"Relational Data Clustering: Models, Algorithms, and Applications" von Philip S. Yu bietet eine umfassende Einführung in die Techniken und Methoden des Clusterns relationaler Daten. Das Buch gehört zur Reihe "Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery" und ist Band 14 dieser Serie. Inhaltlich behandelt das Buch verschiedene Modelle und Algorithmen, die speziell für das Clustering von Daten entwickelt wurden, die in relationalen Strukturen vorliegen. Dazu gehören unter anderem Graph-basierte Ansätze und Methoden, die Beziehungen zwischen Datenpunkten berücksichtigen. Der Autor erklärt theoretische Grundlagen ebenso wie praktische Anwendungen dieser Techniken in verschiedenen Bereichen wie Sozialnetzwerkanalyse, Bioinformatik und E-Commerce. Yu legt besonderen Wert auf die Herausforderungen und Besonderheiten des relationalen Clusterns im Vergleich zu traditionellen Clustering-Methoden. Das Buch richtet sich an Forscher, Studenten und Fachleute im Bereich Data Mining und Knowledge Discovery, die ein tieferes Verständnis für fortgeschrittene Clustering-Techniken entwickeln möchten.
Produktdetails
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Über den Autor
- Gebunden
- 336 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- paperback
- 148 Seiten
- Erschienen 1974
- Springer Berlin Heidelberg
- Gebunden
- 347 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Kartoniert
- 598 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Gebunden
- 364 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Gebunden
- 302 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- Kartoniert
- 296 Seiten
- Erschienen 2004
- Springer
- paperback
- 234 Seiten
- Erschienen 2009
- W3l
- hardcover
- 158 Seiten
- Erschienen 2010
- Springer
- Gebunden
- 338 Seiten
- Erschienen 2006
- Springer
- Gebunden
- 326 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- paperback
- 763 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Gebunden
- 316 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer



