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Der Umwelt zuliebe

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Beschreibung
Cluster analysis means the organization of an unlabeled collection of objects or patterns into separate groups based on their similarity. The task of computerized data clustering has been approached from diverse domains of knowledge like graph theory, multivariate analysis, neural networks, fuzzy set theory, and so on. Clustering is often described as an unsupervised learning method but most of the traditional algorithms require a prior specification of the number of clusters in the data for guiding the partitioning process, thus making it not completely unsupervised. Modern data mining tools that predict future trends and behaviors for allowing businesses to make proactive and knowledge-driven decisions, demand fast and fully automatic clustering of very large datasets with minimal or no user intervention. In this volume, we formulate clustering as an optimization problem, where the best partitioning of a given dataset is achieved by minimizing/maximizing one (single-objective clustering) or more (multi-objective clustering) objective functions. Using several real world applications, we illustrate the performance of several metaheuristics, particularly the Differential Evolution algorithm when applied to both single and multi-objective clustering problems, where the number of clusters is not known beforehand and must be determined on the run. This volume comprises of 7 chapters including an introductory chapter giving the fundamental definitions and the last Chapter provides some important research challenges. Academics, scientists as well as engineers engaged in research, development and application of optimization techniques and data mining will find the comprehensive coverage of this book invaluable.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
28.10.2010
Sprache
Englisch
EAN
9783642100710
Herausgeber
Springer Berlin
Serien- oder Bandtitel
Studies in Computational Intelligence
Sonderedition
Nein
Autor
Swagatam Das, Ajith Abraham, Amit Konar
Seitenanzahl
252
Einbandart
Broschiert
Schlagwörter
algorithms, data mining, evolution, heuristics, kernel, knowledge, learning, metaheuristic, modeling, neural network, optimization
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz TBJ - Mathematik für Ingenieure
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com

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