Data Mining: Foundations and Intelligent Paradigms : Volume 1: Clustering, Association and Classification (Intelligent Systems Reference Library) / Holmes, Dawn E. (EDT)/ Jain, Lakhmi C (EDT)

Data Mining: Foundations and Intelligent Paradigms : Volume 1: Clustering, Association and Classification (Intelligent Systems Reference Library) （2012）

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Data Mining: Foundations and Intelligent Paradigms : Volume 1: Clustering, Association and Classification (Intelligent Systems Reference Library) （2012）

Holmes, Dawn E. (EDT)/ Jain, Lakhmi C (EDT)

ウェブストア価格 ¥34,943（本体¥31,767）
Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. K（2014/01発売）
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 336 p.
言語 ENG
商品コード 9783642430930
DDC分類 006.312

Full Description

There are many invaluable books available on data mining theory and applications. However, in compiling a volume titled "DATA MINING: Foundations and Intelligent Paradigms: Volume 1: Clustering, Association and Classification" we wish to introduce some of the latest developments to a broad audience of both specialists and non-specialists in this field.

Introductory Chapter.- Clustering Analysis in Large Graphs with Rich Attributes.- Temporal Data Mining: Similarity-Profiled Association Pattern.- Bayesian Networks with Imprecise Probabilities: Theory and Application to Classification.- Hierarchical Clustering for Finding Symmetries and Other Patterns in Massive, High Dimensional Datasets.- Randomized Algorithm of Finding the True Number of Clusters Based on Chebychev Polynomial Approximation.- Bregman Bubble Clustering: A Robust Framework for Mining Dense Clusters.- DepMiner: A method and a system for the extraction of significant dependencies.- Integration of Dataset Scans in Processing Sets of Frequent Itemset Queries.- Text Clustering with Named Entities: A Model, Experimentation and Realization.- Regional Association Rule Mining and Scoping from Spatial Data.- Learning from Imbalanced Data: Evaluation Matters.