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Graph-Based Clustering and Data Visualization Algorithms (SpringerBriefs in Computer Science)
Buch 72 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Graph-Based Clustering and Data Visualization Algorithms
Buch 72 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Graph-Based Clustering and Data Visualization Algorithms
Buch 72 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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Graph-Based Clustering and Data Visualization Algorithms
Buch 72 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Graph-Based Clustering and Data Visualization Algorithms | Ágnes Vathy-Fogarassy (u. a.) | Taschenbuch | SpringerBriefs in Computer Science | xiii | Englisch | 2013 | Springer | EAN 9781447151579 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Graph-Based Clustering and Data Visualization Algorithms
Buch 72 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This work presents a data visualization technique that combines graph-based topology representation and dimensionality reduction methods to visualize the intrinsic data structure in a low-dimensional vector space. The application of graphs in clustering and visualization has several advantages. A graph of important edges (where edges characterize relations and weights represent similarities or distances) provides a compact representation of the entire complex data set. This text describes clustering and visualization methods that are able to utilize information hidden in these graphs, based on the synergistic combination of clustering, graph-theory, neural networks, data visualization, dimensionality reduction, fuzzy methods, and topology learning. The work contains numerous examples to aid in the understanding and implementation of the proposed algorithms, supported by a MATLAB toolbox available at an associated website.
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Graph-Based Clustering and Data Visualization Algorithms
Buch 72 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Graph-Based Clustering and Data Visualization Algorithms (SpringerBriefs in Computer Science)
Buch 72 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: Mispah books, Redhill, SURRE, Vereinigtes Königreich
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Graph-Based Clustering and Data Visualization Algorithms
Buch 72 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Graph-Based Clustering and Data Visualization Algorithms (SpringerBriefs in Computer Science) [Paperback] Vathy-Fogarassy, Ágnes and Abonyi, János (eng)
Buch 72 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italien
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Graph-Based Clustering and Data Visualization Algorithms
Buch 72 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This work presents a data visualization technique that combines graph-based topology representation and dimensionality reduction methods to visualize the intrinsic data structure in a low-dimensional vector space. The application of graphs in clustering and visualization has several advantages. A graph of important edges (where edges characterize relations and weights represent similarities or distances) provides a compact representation of the entire complex data set. This text describes clustering and visualization methods that are able to utilize information hidden in these graphs, based on the synergistic combination of clustering, graph-theory, neural networks, data visualization, dimensionality reduction, fuzzy methods, and topology learning. The work contains numerous examples to aid in the understanding and implementation of the proposed algorithms, supported by a MATLAB toolbox available at an associated website. 124 pp. Englisch.
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Graph-Based Clustering and Data Visualization Algorithms
Buch 72 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Graph-Based Clustering and Data Visualization Algorithms
Buch 72 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceAnbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Zustand: New. PRINT ON DEMAND pp. 126.
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Graph-Based Clustering and Data Visualization Algorithms
Buch 72 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceEUR 57,15
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In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Examines vector quantization methods, and discusses the advantages and disadvantages of minimal spanning tree-based clusteringPresents a novel similarity measure to improve the classical Jarvis-Patrick clustering algorithmReviews distance-,.
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Graph-Based Clustering and Data Visualization Algorithms
Buch 72 von 322: SpringerBriefs in Computer ScienceSprache: Englisch
Verlag: Springer, Springer Jun 2013, 2013
ISBN 10: 1447151577 ISBN 13: 9781447151579
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This work presents a data visualization technique that combines graph-based topology representation and dimensionality reduction methods to visualize the intrinsic data structure in a low-dimensional vector space. The application of graphs in clustering and visualization has several advantages. A graph of important edges (where edges characterize relations and weights represent similarities or distances) provides a compact representation of the entire complex data set. This text describes clustering and visualization methods that are able to utilize information hidden in these graphs, based on the synergistic combination of clustering, graph-theory, neural networks, data visualization, dimensionality reduction, fuzzy methods, and topology learning. The work contains numerous examples to aid in the understanding and implementation of the proposed algorithms, supported by a MATLAB toolbox available at an associated website.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 124 pp. Englisch.
