
Metaheuristics for Data Clustering and Image Segmentation
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Beschreibung
In this book, differential evolution and its modified variants are applied to the clustering of data and images. Metaheuristics have emerged as potential algorithms for dealing with complex optimization problems, which are otherwise difficult to solve using traditional methods. In this regard, differential evolution is considered to be a highly promising technique for optimization and is being used to solve various real-time problems. The book studies the algorithms in detail, tests them on a range of test images, and carefully analyzes their performance. Accordingly, it offers a valuable reference guide for all researchers, students and practitioners working in the fields of artificial intelligence, optimization and data analytics. von Ramadas, Meera
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Über den Autor
- Gebunden
- 191 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Kartoniert
- 208 Seiten
- Erschienen 2009
- Springer
- paperback
- 148 Seiten
- Erschienen 1974
- Springer Berlin Heidelberg
- Hardcover
- 220 Seiten
- Erschienen 2004
- Elsevier Science
- Gebunden
- 190 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- Gebunden
- 334 Seiten
- Erschienen 2007
- Springer
- hardcover
- 685 Seiten
- Erschienen 2009
- Taylor & Francis Inc
- Gebunden
- 636 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Hardcover
- 624 Seiten
- Erschienen 2007
- Springer
- Kartoniert
- 514 Seiten
- Erschienen 2002
- Springer
- Kartoniert
- 964 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Hardcover -
- Erschienen 2017
- Springer
- Kartoniert
- 392 Seiten
- Erschienen 2007
- Springer
- Klappenbroschur
- 320 Seiten
- Erschienen 2020
- De Gruyter Oldenbourg