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9780521617932 - Introduction to Clustering Large and High-Dimensional Data von Kogan, Jacob (7 Ergebnisse)
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Introduction To Clustering Large And High-dimensional Data
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2006
ISBN 10: 0521617936 ISBN 13: 9780521617932
Anbieter: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Introduction to Clustering Large and High-Dimensional Data
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2006
ISBN 10: 0521617936 ISBN 13: 9780521617932
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Introduction to Clustering Large and High-Dimensional Data
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2006
ISBN 10: 0521617936 ISBN 13: 9780521617932
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Introduction to Clustering Large and High-Dimensional Data
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2006
ISBN 10: 0521617936 ISBN 13: 9780521617932
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Introduction to Clustering Large and High-Dimensional Data
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2006
ISBN 10: 0521617936 ISBN 13: 9780521617932
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
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Zustand: New. Focuses on a few of the important clustering algorithms in the context of information retrieval. Num Pages: 222 pages, Illustrations. BIC Classification: UN. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 228 x 154 x 16. Weight in Grams: 308. . 2007. Illustrated. paperback. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Introduction to Clustering Large and High-Dimensional Data
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 1st edition. 205 pages. 8.75x5.75x0.50 inches. In Stock.
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Intro Clust Large High Dimens Data
Sprache: Englisch
Verlag: Cambridge University Press, 2006
ISBN 10: 0521617936 ISBN 13: 9780521617932
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - There is a growing need for a more automated system of partitioning data sets into groups, or clusters. For example, digital libraries and the World Wide Web continue to grow exponentially, the ability to find useful information increasingly depends on the indexing infrastructure or search engine. Clustering techniques can be used to discover natural groups in data sets and to identify abstract structures that might reside there, without having any background knowledge of the characteristics of the data. Clustering has been used in a variety of areas, including computer vision, VLSI design, data mining, bio-informatics (gene expression analysis), and information retrieval, to name just a few. This book focuses on a few of the most important clustering algorithms, providing a detailed account of these major models in an information retrieval context. The beginning chapters introduce the classic algorithms in detail, while the later chapters describe clustering through divergences and show recent research for more advanced audiences.
