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Knowledge-Based Clustering
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Librairie Eyrolles - Paris 5e
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Knowledge-Based Clustering

Knowledge-Based Clustering

From Data to Information Granules

Witold Pedrycz

316 pages, parution le 15/03/2005

Résumé

This is must reading for researchers, professionals, and students interested in clustering, fuzzy clustering, unsupervised learning, neural networks, fuzzy sets, pattern recognition, and system modeling. With the author's emphasis on mastering the prerequisites, coupled with carefully constructed practical examples and experiments, readers will be well on their way to becoming knowledge-based clustering experts themselves.

  • A comprehensive coverage of emerging and current technology dealing with heterogeneous sources of information, including data, design hints, reinforcement signals from external datasets, and related topics
  • Covers all necessary prerequisites, and if necessary,additional explanations of more advanced topics, to make abstract concepts more tangible
  • Includes illustrative material andwell-known experimentsto offer hands-on experience

Sommaire

  • Clustering and Fuzzy Clustering
  • Computing with Granular Information: Fuzzy Sets and Fuzzy Relations
  • Logic-Oriented Neurocomputing
  • Conditional Fuzzy Clustering
  • Clustering with Partial Supervision
  • Principles of Knowledge-Based Guidance in Fuzzy Clustering
  • Collaborative Clustering
  • Directional Clustering
  • Fuzzy Relational Clustering
  • Fuzzy Clustering of Heterogeneous Patterns
  • Hyperbox Models of Granular Data: The Tchebyschev FCM
  • Genetic Tolerance Fuzzy Neural Networks
  • Granular Prototyping
  • Granular Mappings
  • Linguistic Modeling
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Caractéristiques techniques

  PAPIER
Éditeur(s) Wiley
Auteur(s) Witold Pedrycz
Parution 15/03/2005
Nb. de pages 316
Format 16 x 24
Couverture Relié
Poids 590g
Intérieur Noir et Blanc
EAN13 9780471469667
ISBN13 978-0-471-46966-7

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