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Advances in K-means Clustering
Junjie Wu (Broschiert, 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. 106,99 €
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
09.08.2014
Sprache
Englisch
EAN
9783642447570
Herausgeber
Springer Berlin
Serien- oder Bandtitel
Springer Theses
Sonderedition
Nein
Autor
Junjie Wu
Seitenanzahl
180
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
A Data Mining Thinking
Schlagwörter
Cluster Analysis, Cluster Validity, Consensus Clustering, Information-Theoretic Clustering, K-means, Point-to-Centroid Distance, Rare Class Analysis, Uniform Effect
Thema-Inhalt
UNF - Data Mining
UYQE - Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
K - Wirtschaftswissenschaft, Finanzen, Betriebswirtschaft und Management
KJQ - Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management
UF - Unternehmensanwendungen
UN - Datenbanken
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Transparenz & Sicherheit
Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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