9789813341937 - evolutionary data clustering: algorithms and applications (algorithms for intelligent systems) (3 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2022
- Softcover
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 190,59
EUR 14,00 VersandVersand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
Zustand: New. In.
Weitere BilderSprache: Englisch
Verlag: Springer, 2022
- Softcover
Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschlandpreigu
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 167,00
EUR 70,00 VersandVersand von Deutschland nach USAAnzahl: 5 verfügbar
Taschenbuch. Zustand: Neu. Evolutionary Data Clustering: Algorithms and Applications | Ibrahim Aljarah (u. a.) | Taschenbuch | Algorithms for Intelligent Systems | xii | Englisch | 2022 | Springer | EAN 9789813341937 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartm…ann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Springer, 2022
- Softcover
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 199,77
EUR 62,00 VersandVersand von Deutschland nach USAAnzahl: 1 verfügbar
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides an in-depth analysis of the current evolutionary clustering techniques. It discusses the most highly regarded methods for data clustering. The book provides literature reviews about single objective and multi-objective evolutionary… clustering algorithms. In addition, the book provides a comprehensive review of the fitness functions and evaluation measures that are used in most of evolutionary clustering algorithms. Furthermore, it provides a conceptual analysis including definition, validation and quality measures, applications, and implementations for data clustering using classical and modern nature-inspired techniques. It features a range of proven and recent nature-inspired algorithms used to data clustering, including particle swarm optimization, ant colony optimization, grey wolf optimizer, salp swarm algorithm, multi-verse optimizer, Harris hawks optimization, beta-hill climbing optimization. The book also covers applications of evolutionary data clustering indiverse fields such as image segmentation, medical applications, and pavement infrastructure asset management.
