Unsupervised Machine Learning for Clustering in Political and Social Research (Paperback)

Sprache: Englisch

Verlag: Cambridge University Press, Cambridge, 2021

110879338X / 9781108793384

Serie: Buch 8 von 16 - Elements in Quantitative and Computational Methods for the Social Sciences

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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. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9781108793384

Titel
Unsupervised Machine Learning for Clustering in Political and Social Research (Paperback)
Autor
Philip D. Waggoner
Verlag
Cambridge University Press, Cambridge
Erscheinungsjahr
2021
Zustand
new
Einband
Paperback
Sprache
Englisch
ISBN-10
110879338X
ISBN-13
9781108793384
Serie
Buch 8 von 16: Elements in Quantitative and Computational Methods for the Social Sciences

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