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Advances in K-means Clustering
Junjie Wu (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
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. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
10.07.2012
Sprache
Englisch
EAN
9783642298066
Herausgeber
Springer Berlin
Serien- oder Bandtitel
Springer Theses
Sonderedition
Nein
Autor
Junjie Wu
Seitenanzahl
180
Auflage
2012
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Transparenz & Sicherheit
Hersteller: Springer Spektrum, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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