Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Describes both well-established and metaheuristic clustering techniques Offers a theoretical analysis of symmetry-based clustering techniquesIncludes extensive real-world applications in remote-sensing satellite imaging, MR brain imaging, b.

Bestandsnummer des Verk�ufers 449055842

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Bibliografische Details

Titel

Unsupervised Classification

Verlag

Springer Berlin Heidelberg

Erscheinungsjahr

2015

Sprache

Englisch

ISBN-10

3642428363

ISBN-13

9783642428364

Einband

Kartoniert / Broschiert

Zustand

New

Verk�uferkataloge

Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Clustering is an important unsupervised classification technique where data points are grouped such that points that are similar in some sense belong to the same cluster. Cluster analysis is a complex problem as a variety of similarity and dissimilarity measures exist in the literature.

This is the first book focused on clustering with a particular emphasis on symmetry-based measures of similarity and metaheuristic approaches. The aim is to find a suitable grouping of the input data set so that some criteria are optimized, and using this the authors frame the clustering problem as an optimization one where the objectives to be optimized may represent different characteristics such as compactness, symmetrical compactness, separation between clusters, or connectivity within a cluster. They explain the techniques in detail and outline many detailed applications in data mining, remote sensing and brain imaging, gene expression data analysis, and face detection.

The book will be useful to graduate students and researchers in computer science, electrical engineering, system science, and information technology, both as a text and as a reference book. It will also be useful to researchers and practitioners in industry working on pattern recognition, data mining, soft computing, metaheuristics, bioinformatics, remote sensing, and brain imaging.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Prof. Sanghamitra Bandyopadhyay has many years of experience in the development of soft computing techniques. Among other awards and positions, she has received senior researcher Humboldt Fellowships, and she is a regular visitor to the DKFZ (German Cancer Research Centre) and to European and North American universities, collaborating in multidisciplinary teams on applications in the areas of computational biology and bioinformatics. Among other awards Prof. Bandyopadhyay received the prestigious Shanti Swarup Bhatnagar Prize in Engineering Sciences in 2010, she is a Fellow of the National Academy of Sciences of India and she is a Fellow of the Indian National Academy of Engineering. Dr. Sriparna Saha is an assistant professor in the Indian Institute of Technology Patna. Among her positions and awards, she was a postdoctoral researcher in Trento and in Heidelberg, and she received the Google India Women in Engineering Award in 2008. Her research interests include multiobjective optimization, evolutionary computation, clustering, and pattern recognition.

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letzte Aktualisierung: 23.10.2019

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