Buch, Englisch, 306 Seiten, Format (B × H): 210 mm x 297 mm, Gewicht: 1400 g
Buch, Englisch, 306 Seiten, Format (B × H): 210 mm x 297 mm, Gewicht: 1400 g
ISBN: 978-3-7643-7987-2
Verlag: Springer
The aim of this book is to illustrate that advanced fuzzy clustering algorithms can be used not only for partitioning of the data. It can also be used for visualization, regression, classification and time-series analysis, hence fuzzy cluster analysis is a good approach to solve complex data mining and system identification problems. This book is oriented to undergraduate and postgraduate and is well suited for teaching purposes.
Zielgruppe
Professional/practitioner
Autoren/Hrsg.
Fachgebiete
- Mathematik | Informatik Mathematik Stochastik Mathematische Statistik
- Medizin | Veterinärmedizin Medizin | Public Health | Pharmazie | Zahnmedizin Medizin, Gesundheitswesen Medizinische Mathematik & Informatik
- Wirtschaftswissenschaften Volkswirtschaftslehre Volkswirtschaftslehre Allgemein Ökonometrie
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Daten / Datenbanken Automatische Datenerfassung, Datenanalyse
- Mathematik | Informatik Mathematik Numerik und Wissenschaftliches Rechnen Angewandte Mathematik, Mathematische Modelle
- Technische Wissenschaften Technik Allgemein Computeranwendungen in der Technik
- Interdisziplinäres Wissenschaften Wissenschaften: Forschung und Information Datenanalyse, Datenverarbeitung
- Wirtschaftswissenschaften Betriebswirtschaft Wirtschaftsmathematik und -statistik
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Angewandte Informatik Computeranwendungen in Wissenschaft & Technologie
Weitere Infos & Material
Classical Fuzzy Cluster Analysis.- Visualization of the Clustering Results.- Clustering for Fuzzy Model Identification — Regression.- Fuzzy Clustering for System Identification.- Fuzzy Model based Classifiers.- Segmentation of Multivariate Time-series.
