Graph-Based Clustering and Data Visualization Algorithms

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, 2013

1447151577 / 9781447151579

Serie: Buch 72 von 322 - SpringerBriefs in Computer Science

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This work presents a data visualization technique that combines graph-based topology representation and dimensionality reduction methods to visualize the intrinsic data structure in a low-dimensional vector space. The application of graphs in clustering and visualization has several advantages. A graph of important edges (where edges characterize relations and weights represent similarities or distances) provides a compact representation of the entire complex data set. This text describes clustering and visualization methods that are able to utilize information hidden in these graphs, based on the synergistic combination of clustering, graph-theory, neural networks, data visualization, dimensionality reduction, fuzzy methods, and topology learning. The work contains numerous examples to aid in the understanding and implementation of the proposed algorithms, supported by a MATLAB toolbox available at an associated website.

Bestandsnummer des Verkäufers 9781447151579

Titel
Graph-Based Clustering and Data Visualization Algorithms
Autor
Ágnes Vathy-Fogarassy
Verlag
Springer
Veröffentlichungsjahr
2013
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
1447151577
ISBN-13
9781447151579
Artikelgewicht
201 Gramm
Abmessungen
235x155x8 mm
Serie
Buch 72 von 322: SpringerBriefs in Computer Science

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