Gaul / Geyer-Schulz / Schmidt-Thieme | Challenges at the Interface of Data Analysis, Computer Science, and Optimization | E-Book | www.sack.de
E-Book

E-Book, Englisch, 598 Seiten

Reihe: Springer Nature Proceedings excluding Computer Science

Gaul / Geyer-Schulz / Schmidt-Thieme Challenges at the Interface of Data Analysis, Computer Science, and Optimization

Proceedings of the 34th Annual Conference of the Gesellschaft für Klassifikation e. V., Karlsruhe, July 21 - 23, 2010
1. Auflage 2012
ISBN: 978-3-642-24466-7
Verlag: Springer
Format: PDF
 Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

Proceedings of the 34th Annual Conference of the Gesellschaft für Klassifikation e. V., Karlsruhe, July 21 - 23, 2010

E-Book, Englisch, 598 Seiten

Reihe: Springer Nature Proceedings excluding Computer Science

ISBN: 978-3-642-24466-7
Verlag: Springer
Format: PDF
 Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

This volume provides approaches and solutions to challenges occurring at the interface of research fields such as data analysis, computer science, operations research, and statistics. It includes theoretically oriented contributions as well as papers from various application areas, where knowledge from different research directions is needed to find the best possible interpretation of data for the underlying problem situations. Beside traditional classification research, the book focuses on current interests in fields such as the analysis of social relationships as well as statistical musicology.

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Zielgruppe

Research

Autoren/Hrsg.

Gaul, Wolfgang A.
Geyer-Schulz, Andreas
Schmidt-Thieme, Lars
Kunze, Jonas

Weitere Infos & Material

Classification, Cluster Analysis, and Multidimensional Scaling.- Quantification Theory.- Analysis of m-Mode n-Way and Asymmetric Data.- Analysis of Visual, Spatial, and Temporal Data.- Network Data, Graphs, and Social Relationships.- Text Mining.- Dimension Reduction.- Statistical Musicology.- Data Analysis in Banking and Finance.- Data Analysis in Health and Environment.- Analysis of Marketing, Conjoint, and Multigroup Data.- Data Analysis in Education and Psychology.- Analysis of Tourism Data.

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