Partitional Clustering Algorithms

 
 
Springer (Verlag)
  • erschienen am 7. November 2014
  • |
  • X, 415 Seiten
 
E-Book | PDF mit Wasserzeichen-DRM | Systemvoraussetzungen
978-3-319-09259-1 (ISBN)
 
This book focuses on partitional clustering algorithms, which are commonly used in engineering and computer scientific applications. The goal of this volume is to summarize the state-of-the-art in partitional clustering. The book includes such topics as center-based clustering, competitive learning clustering and density-based clustering. Each chapter is contributed by a leading expert in the field.
2015
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  • 33
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  • 45 farbige Abbildungen, 74 s/w Tabellen, 33 s/w Abbildungen
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  • 33 schwarz-weiße und 45 farbige Abbildungen, 74 schwarz-weiße Tabellen, Bibliographie
  • 8,62 MB
978-3-319-09259-1 (9783319092591)
10.1007/978-3-319-09259-1
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Dr. Emre Celebi is an Associate Professor with the Department of Computer Science, at Louisiana State University in Shreveport.
Recent developments in model-based clustering with applications.- Accelerating Lloyd's algorithm for k-means clustering.- Linear, Deterministic, and Order-Invariant Initialization Methods for the K-Means Clustering Algorithm.- Nonsmooth optimization based algorithms in cluster analysis.- Fuzzy Clustering Algorithms and Validity Indices for Distributed Data.- Density Based Clustering: Alternatives to DBSCAN.- Nonnegative matrix factorization for interactive topic modeling and document clustering.- Overview of overlapping partitional clustering methods.- On Semi-Supervised Clustering.- Consensus of Clusterings based on High-order Dissimilarities.- Hubness-Based Clustering of High-Dimensional Data.- Clustering for Monitoring Distributed Data Streams.

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