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Multi-Objective Evolutionary Algorithms for Knowledge Discovery from Databases
(Broschiert, Englisch)
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Beschreibung
Data Mining (DM) is the most commonly used name to describe such computational analysis of data and the results obtained must conform to several objectives such as accuracy, comprehensibility, interest for the user etc. Though there are many sophisticated techniques developed by various interdisciplinary fields only a few of them are well equipped to handle these multi-criteria issues of DM.… Therefore, the DM issues have attracted considerable attention of the well established multiobjective genetic algorithm community to optimize the objectives in the tasks of DM. The present volume provides a collection of seven articles containing new and high quality research results demonstrating the significance of Multi-objective Evolutionary Algorithms (MOEA) for data mining tasks in Knowledge Discovery from Databases (KDD). These articles are written by leading experts around the world. It is shown how the different MOEAs can be utilized, both in individual and integrated manner, in various ways to efficiently mine data from large databases. 106,99 €
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
19.11.2010
Sprache
Englisch
EAN
9783642096150
Herausgeber
Springer Berlin
Serien- oder Bandtitel
Studies in Computational Intelligence
Sonderedition
Nein
Seitenanzahl
162
Einbandart
Broschiert
Schlagwörter
Knowledge Discovery Form Databases, algorithm, algorithms, calculus, classification, clustering, data mining, database, databases, evolution, evolutionary algorithm, genetic algorithms, knowledge discovery, neural networks, optimization
Thema-Inhalt
TBJ - Mathematik für Ingenieure
UYQ - Künstliche Intelligenz
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Hersteller: Springer Spektrum, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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