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UNSUPERVISED CLASSIFICATION


AUTOR: ;; ND
 
 
  • Portada de UNSUPERVISED CLASSIFICATION

    9783642324505

 
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Sinópsis del libro:

  • Clustering is an important unsupervised classification technique where a number of data points are grouped into clusters such that points belonging to the same cluster are similar in some sense and points belonging to different clusters are dissimilar in the same sense. Cluster analysis is a complex problem as a variety of similarity and dissimilarity measures exist in the literature. This is the first book dedicated to clustering using symmetry as a similarity measure with extensive real-world applications in data mining, remote sensing imaging, MR brain imaging, gene expression data analysis, and face detection. The book will be useful to graduate students and researchers in computer science, electrical engineering, system science, and information technology, both as a text and as a reference book. It will also be useful to researchers and practitioners in industry working in pattern recognition, data mining, soft computing, bioinformatics, remote sensing and MR brain imaging.

    Idioma: INGLÉS

 
 

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