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Data Analysis in Bi-partial Perspective: Clustering and Beyond

Kataloginformation Katalogdatensatz500300150 .

Kataloginformation
Feldname	Details
Vorliegende Sprache	eng
ISBN	978-3-030-13388-7
Name	Owsiński, Jan W. ¬[VerfasserIn]¬
T I T E L	Data Analysis in Bi-partial Perspective: Clustering and Beyond
Verlagsort	Cham
Verlag	Springer
Erscheinungsjahr	2020
Erscheinungsjahr	2020
Umfang	1 Online-Ressource (XIX, 153 p)
Reihe	Studies in Computational Intelligence ; 818
Titelhinweis	Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-3-030-13388-7
ISBN	ISBN 978-3-030-13389-4
Klassifikation	UN
	TB
	UN
	COM018000
	620.00285
	TA345-345.5
Kurzbeschreibung	Preface -- Chapter 1. Notation and main assumptions -- Chapter 2. The problem of cluster analysis -- Chapter 3. The general formulation of the objective function -- Chapter 4. Formulations and rationales for other problems in data analysis, etc
2. Kurzbeschreibung	This book presents the bi-partial approach to data analysis, which is both uniquely general and enables the development of techniques for many data analysis problems, including related models and algorithms. It is based on adequate representation of the essential clustering problem: to group together the similar, and to separate the dissimilar. This leads to a general objective function and subsequently to a broad class of concrete implementations. Using this basis, a suboptimising procedure can be developed, together with a variety of implementations. This procedure has a striking affinity with the classical hierarchical merger algorithms, while also incorporating the stopping rule, based on the objective function. The approach resolves the cluster number issue, as the solutions obtained include both the content and the number of clusters. Further, it is demonstrated how the bi-partial principle can be effectively applied to a wide variety of problems in data analysis. The book offers a valuable resource for all data scientists who wish to broaden their perspective on basic approaches and essential problems, and to thus find answers to questions that are often overlooked or have yet to be solved convincingly. It is also intended for graduate students in the computer and data sciences, and will complement their knowledge and skills with fresh insights on problems that are otherwise treated in the standard “academic” manner
SWB-Titel-Idn	1666749117
Signatur	Springer E-Book
Bemerkungen	Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse	$uhttps://doi.org/10.1007/978-3-030-13389-4
Internetseite / Link	Resolving-System

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