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Clustering For Data Mining: A Data Recovery Approach Relié – 29 avril 2005
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Rather than the traditional set of ad hoc techniques, Clustering for Data Mining: A Data Recovery Approach presents a theory that not only closes gaps in K-Means and Ward methods, but also extends them into areas of current interest, such as clustering mixed scale data and incomplete clustering. The author suggests original methods for both cluster finding and cluster description, addresses related topics such as principal component analysis, contingency measures, and data visualization, and includes nearly 60 computational examples covering all stages of clustering, from data pre-processing to cluster validation and results interpretation.
This author's unique attention to data recovery methods, theory-based advice, pre- and post-processing issues that are beyond the scope of most texts, and clear, practical instructions for real-world data mining make this book ideally suited for virtually all purposes: for teaching, for self-study, and for professional reference.
- Nombre de pages de l'édition imprimée296 pages
- LangueAnglais
- ÉditeurChapman & Hall/CRC
- Date de publication29 avril 2005
- Dimensions15.88 x 1.91 x 23.5 cm
- ISBN-101584885343
- ISBN-13978-1584885344
Détails sur le produit
- Éditeur : Chapman & Hall/CRC (29 avril 2005)
- Langue : Anglais
- Relié : 296 pages
- ISBN-10 : 1584885343
- ISBN-13 : 978-1584885344
- Poids de l'article : 567 g
- Dimensions : 15.88 x 1.91 x 23.5 cm
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