Metaheuristic Clustering
Swagatam Das
Verkauft von AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
AbeBooks-Verkäufer seit 14. August 2006
Neu - Hardcover
Zustand: Neu
Versand von Deutschland nach USA
Anzahl: 2 verfügbar
In den Warenkorb legenVerkauft von AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
AbeBooks-Verkäufer seit 14. August 2006
Zustand: Neu
Anzahl: 2 verfügbar
In den Warenkorb legenDruck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Cluster analysis means the organization of an unlabeled collection of objects or patterns into separate groups based on their similarity. The task of computerized data clustering has been approached from diverse domains of knowledge like graph theory, multivariate analysis, neural networks, fuzzy set theory, and so on. Clustering is often described as an unsupervised learning method but most of the traditional algorithms require a prior specification of the number of clusters in the data for guiding the partitioning process, thus making it not completely unsupervised. Modern data mining tools that predict future trends and behaviors for allowing businesses to make proactive and knowledge-driven decisions, demand fast and fully automatic clustering of very large datasets with minimal or no user intervention. In this volume, we formulate clustering as an optimization problem, where the best partitioning of a given dataset is achieved by minimizing/maximizing one (single-objective clustering) or more (multi-objective clustering) objective functions. Using several real world applications, we illustrate the performance of several metaheuristics, particularly the Differential Evolution algorithm when applied to both single and multi-objective clustering problems, where the number of clusters is not known beforehand and must be determined on the run. This volume comprises of 7 chapters including an introductory chapter giving the fundamental definitions and the last Chapter provides some important research challenges.Academics, scientists as well as engineers engaged in research, development and application of optimization techniques and data mining will find the comprehensive coverage of this book invaluable.
Bestandsnummer des Verkäufers 9783540921721
Cluster analysis means the organization of an unlabeled collection of objects or patterns into separate groups based on their similarity. The task of computerized data clustering has been approached from diverse domains of knowledge like graph theory, multivariate analysis, neural networks, fuzzy set theory, and so on. Clustering is often described as an unsupervised learning method but most of the traditional algorithms require a prior specification of the number of clusters in the data for guiding the partitioning process, thus making it not completely unsupervised. Modern data mining tools that predict future trends and behaviors for allowing businesses to make proactive and knowledge-driven decisions, demand fast and fully automatic clustering of very large datasets with minimal or no user intervention.
In this volume, we formulate clustering as an optimization problem, where the best partitioning of a given dataset is achieved by minimizing/maximizing one (single-objective clustering) or more (multi-objective clustering) objective functions. Using several real world applications, we illustrate the performance of several metaheuristics, particularly the Differential Evolution algorithm when applied to both single and multi-objective clustering problems, where the number of clusters is not known beforehand and must be determined on the run. This volume comprises of 7 chapters including an introductory chapter giving the fundamental definitions and the last Chapter provides some important research challenges.
Academics, scientists as well as engineers engaged in research, development and application of optimization techniques and data mining will find the comprehensive coverage of this book invaluable.
Cluster analysis means the organization of an unlabeled collection of objects or patterns into separate groups based on their similarity. The task of computerized data clustering has been approached from diverse domains of knowledge like graph theory, multivariate analysis, neural networks, fuzzy set theory, and so on. Clustering is often described as an unsupervised learning method but most of the traditional algorithms require a prior specification of the number of clusters in the data for guiding the partitioning process, thus making it not completely unsupervised. Modern data mining tools that predict future trends and behaviors for allowing businesses to make proactive and knowledge-driven decisions, demand fast and fully automatic clustering of very large datasets with minimal or no user intervention.
In this Volume, we formulate clustering as an optimization problem, where the best partitioning of a given dataset is achieved by minimizing/maximizing one (single-objective clustering) or more (multi-objective clustering) objective functions. Using several real world applications, we illustrate the performance of several metaheuristics, particularly the Differential Evolution algorithm when applied to both single and multi-objective clustering problems, where the number of clusters is not known beforehand and must be determined on the run. This volume comprises of 7 chapters including an introductory chapter giving the fundamental definitions and the last Chapter provides some important research challenges.
Academics, scientists as well as engineers engaged in research, development and application of optimization techniques and data mining will find the comprehensive coverage of this book invaluable.
„Über diesen Titel“ kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
Allgemeine Geschäftsbedingungen und Kundeninformationen / Datenschutzerklärung
I. Allgemeine Geschäftsbedingungen
§ 1 Grundlegende Bestimmungen
(1) Die nachstehenden Geschäftsbedingungen gelten für alle Verträge, die Sie mit uns als Anbieter (AHA-BUCH GmbH) über die Internetplattformen AbeBooks und/oder ZVAB schließen. Soweit nicht anders vereinbart, wird der Einbeziehung gegebenenfalls von Ihnen verwendeter eigener Bedingungen widersprochen.
(2) Verbraucher im Sinne der nachstehenden Regelungen...
Wenn Sie Verbraucher sind, können Sie gemäß den folgenden Bestimmungen vom Vertrag zurücktreten. Verbraucher ist jede natürliche Person, die zu Zwecken handelt, die nicht ihrer kaufmännischen, gewerblichen, künstlerischen oder beruflichen Tätigkeit zugerechnet werden können.
Informationen zum Widerrufsrecht
Gesetzliches Widerrufsrecht
Sie haben das Recht, den Vertrag innerhalb von 14 Tagen ohne Angabe von Gründen zu widerrufen.
Die Widerrufsfrist beträgt 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Transporteur ist, die letzte Ware oder den letzten Posten oder das letzte Exemplar in Besitz genommen hat.
Um das Widerrufsrecht auszuüben, füllen Sie auf unserer Website unter „Meine Einkäufe" in „Mein Nutzerkonto" eine eindeutige Erklärung elektronisch aus und senden Sie sie ab. Wir werden Ihnen unverzüglich eine Bestätigung über den Eingang eines solchen Widerrufs auf einem dauerhaften Datenträger (z. B. per E-Mail) übermitteln.
Um die Widerrufsfrist einzuhalten, reicht es aus, dass Sie Ihre Mitteilung über die Ausübung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.
Auswirkungen des Widerrufs
Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, erstatten wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschließlich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zusätzlichen Kosten, die entstehen, wenn Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene günstigste Standardlieferung gewählt haben).
Wir können einen Abzug von der Rückerstattung für den Wertverlust der gelieferten Waren vornehmen, wenn der Verlust auf eine unnötige Behandlung durch Sie zurückzuführen ist.
Wir werden die Rückerstattung unverzüglich und nicht später als 14 Tage nach dem Tag vornehmen, an dem wir über Ihre Entscheidung, diesen Vertrag zu widerrufen, informiert wurden.
Für die Rückerstattung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie für die ursprüngliche Transaktion verwendet haben, es sei denn, Sie haben ausdrücklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen aufgrund einer solchen Rückerstattung Gebühren berechnet.
Wir können die Rückzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zurückerhalten haben oder Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zurückgesandt haben, je nachdem, was eher eintritt.
Sie müssen die Waren unverzüglich und in jedem Fall spätestens 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie uns über den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, zurücksenden oder übergeben. Die Frist ist eingehalten, wenn Sie die Ware vor Ablauf der Frist von 14 Tagen zurücksenden. Sie müssen die direkten Kosten der Rücksendung der Waren tragen. Sie haften nur für einen etwaigen Wertverlust der Waren, der auf eine Behandlung zurückzuführen ist, die nicht zur Prüfung der Art, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren erforderlich ist.
Ausnahmen vom Widerrufsrecht
Das Widerrufsrecht gilt nicht für:
Wir liefern Lagerartikel innerhalb von 24 Stunden nach Erhalt der Bestellung aus.
Barsortimentsartikel, die wir über Nacht geliefert bekommen, am darauffolgenden Werktag.
Unser Ziel ist es Ihnen die Artikel in der ökonomischten und effizientesten Weise zu senden.
| Bestellmenge | 30 bis 40 Werktage | 7 bis 14 Werktage |
|---|---|---|
| Erster Artikel | EUR 62.79 | EUR 72.79 |
Die Versandzeiten werden von den Verkäuferinnen und Verkäufern festgelegt. Sie variieren je nach Versanddienstleister und Standort. Sendungen, die den Zoll passieren, können Verzögerungen unterliegen. Eventuell anfallende Abgaben oder Gebühren sind von der Käuferin bzw. dem Käufer zu tragen. Die Verkäuferin bzw. der Verkäufer kann Sie bezüglich zusätzlicher Versandkosten kontaktieren, um einen möglichen Anstieg der Versandkosten für Ihre Artikel auszugleichen.