Unsupervised Machine Learning for Clustering in Political and Social Research (Elements in Quantitative and Computational Methods for the Social Sciences) - Softcover
Buch 8 von 16: Elements in Quantitative and Computational Methods for the Social Sciences
Inhaltsangabe
Offers researchers and teachers an introduction to clustering, with R code and real data to facilitate interaction with the concepts.
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Unsupervised Machine Learning for Clustering in Political and Social Research
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Paperback. Zustand: new. Paperback. In the age of data-driven problem-solving, applying sophisticated computational tools for explaining substantive phenomena is a valuable skill. Yet, application of methods assumes an understanding of the data, structure, and patterns that influence the broader research program. This Element offers researchers and teachers an introduction to clustering, which is a prominent class of unsupervised machine learning for exploring and understanding latent, non-random structure in data. A suite of widely used clustering techniques is covered in this Element, in addition to R code and real data to facilitate interaction with the concepts. Upon setting the stage for clustering, the following algorithms are detailed: agglomerative hierarchical clustering, k-means clustering, Gaussian mixture models, and at a higher-level, fuzzy C-means clustering, DBSCAN, and partitioning around medoids (k-medoids) clustering. Offers researchers and teachers an introduction to clustering, which is a prominent class of unsupervised machine learning for exploring and understanding latent, non-random structure in data. A suite of widely used clustering techniques is covered, in addition to R code and real data to facilitate interaction with the concepts. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Bestandsnummer des Verkäufers 9781108793384
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