Analisi dei cluster applicata Parte I
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Questo libro è la prima parte di una serie di libri dedicati alla cluster analysis, nati dalla ricerca di una definizione dei confini della cluster analysis. Sebbene i vari corpus di conoscenze menzionino alcuni degli argomenti trattati in questo libro, le numerose applicazioni esemplificative, le nuove riflessioni e gli sviluppi offrono nuovi spunti e prospettive sull'analisi dei cluster. L'obiettivo principale è quello di fornire nuovi spunti e prospettive, esplorando al contempo una serie di idee e approcci alla cluster analysis. Il libro contiene una descrizione degli obiettivi e dei presupposti dell'analisi dei cluster, una panoramica della sua importanza e delle sue applicazioni, i modelli di clustering più comuni, il loro utilizzo e le misure di distanza e le scelte associate, nonché una descrizione e una discussione di alcuni metodi popolari utilizzati per valutare la qualità del clustering e per convalidare i cluster con diverse applicazioni di esempio. Vengono inoltre discussi i problemi comuni associati alla determinazione del numero di cluster, con particolare attenzione ai metodi di clustering gerarchico e non gerarchico. Inoltre, i contenuti includono dettagli sui tipi comuni di cluster trovati nei dataset e una guida su come classificarli accuratamente.
Questo libro è la prima parte di una serie di libri dedicati alla cluster analysis, nati dalla ricerca di una definizione dei confini della cluster analysis. Sebbene i vari corpus di conoscenze menzionino alcuni degli argomenti trattati in questo libro, le numerose applicazioni esemplificative, le nuove riflessioni e gli sviluppi offrono nuovi spunti e prospettive sull'analisi dei cluster. L'obiettivo principale è quello di fornire nuovi spunti e prospettive, esplorando al contempo una serie di idee e approcci alla cluster analysis. Il libro contiene una descrizione degli obiettivi e dei presupposti dell'analisi dei cluster, una panoramica della sua importanza e delle sue applicazioni, i modelli di clustering più comuni, il loro utilizzo e le misure di distanza e le scelte associate, nonché una descrizione e una discussione di alcuni metodi popolari utilizzati per valutare la qualità del clustering e per convalidare i cluster con diverse applicazioni di esempio. Vengono inoltre discussi i problemi comuni associati alla determinazione del numero di cluster, con particolare attenzione ai metodi di clustering gerarchico e non gerarchico. Inoltre, i contenuti includono dettagli sui tipi comuni di cluster trovati nei dataset e una guida su come classificarli accuratamente.
AmazonPagina's: 172, Paperback, Edizioni Sapienza
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