• صفحه اصلی
  • جستجوی پیشرفته
  • فهرست کتابخانه ها
  • درباره پایگاه
  • ارتباط با ما
  • تاریخچه

عنوان
Modern algorithms of cluster analysis

پدید آورنده
/ Sławomir T. Wierzchoń, Mieczysław A. Kłopotek

موضوع
Cluster analysis, Computer algorithms,a04,a06

رده
QA278

کتابخانه
كتابخانه پردیس علوم (دانشگاه تهران)

محل استقرار
استان: تهران ـ شهر: تهران

كتابخانه پردیس علوم (دانشگاه تهران)

تماس با کتابخانه : 61112616-66495290-021

شابک

شابک
9783319693071

شماره کتابشناسی ملی

شماره
E3203

زبان اثر

زبان متن نوشتاري يا گفتاري و مانند آن
انگلیسی

عنوان و نام پديدآور

عنوان اصلي
Modern algorithms of cluster analysis
نام عام مواد
[Electronic book]
نام نخستين پديدآور
/ Sławomir T. Wierzchoń, Mieczysław A. Kłopotek

وضعیت نشر و پخش و غیره

محل نشرو پخش و غیره
Cham
نام ناشر، پخش کننده و غيره
: Springer
تاریخ نشرو بخش و غیره
, 2018.

مشخصات ظاهری

نام خاص و کميت اثر
xx, 421 p.
ساير جزييات
: ill.

فروست

عنوان فروست
(Studies in big data
مشخصه جلد
; v. 34)

یادداشتهای مربوط به کتابنامه ، واژه نامه و نمایه های داخل اثر

متن يادداشت
Includes bibliographical references and index.

یادداشتهای مربوط به خلاصه یا چکیده

متن يادداشت
This book provides the reader with a basic understanding of the formal concepts of the cluster, clustering, partition, cluster analysis etc. The book explains feature-based, graph-based and spectral clustering methods and discusses their formal similarities and differences. Understanding the related formal concepts is particularly vital in the epoch of Big Data; due to the volume and characteristics of the data, it is no longer feasible to predominantly rely on merely viewing the data when facing a clustering problem. Usually clustering involves choosing similar objects and grouping them together. To facilitate the choice of similarity measures for complex and big data, various measures of object similarity, based on quantitative (like numerical measurement results) and qualitative features (like text), as well as combinations of the two, are described, as well as graph-based similarity measures for (hyper) linked objects and measures for multilayered graphs. Numerous variants demonstrating how such similarity measures can be exploited when defining clustering cost functions are also presented. In addition, the book provides an overview of approaches to handling large collections of objects in a reasonable time. In particular, it addresses grid-based methods, sampling methods, parallelization via Map-Reduce, usage of tree-structures, random projections and various heuristic approaches, especially those used for community detection

موضوع (اسم عام یاعبارت اسمی عام)

عنصر شناسه ای
Cluster analysis
عنصر شناسه ای
Computer algorithms
داده رابط بین فیلدها
a04
داده رابط بین فیلدها
a06

رده بندی کنگره

شماره رده
QA278

نام شخص به منزله سر شناسه - (مسئولیت معنوی درجه اول )

مستند نام اشخاص تاييد نشده
Wierzchon, Sławomir T., author

نام شخص - (مسئولیت معنوی برابر )

مستند نام اشخاص تاييد نشده
Kłopotek, Mieczysław A., author

مبدا اصلی

کشور
Iran
سازمان
University of Tehran. Library of College of Science

دسترسی و محل الکترونیکی

تاريخ و ساعت مذاکره و دسترسي
UT_SCI_BL_DB_1003311_0001.pdf

وضعیت انتشار

فرمت انتشار
e

اطلاعات رکورد کتابشناسی

نوع ماده
BL
کد کاربرگه
278840
پیشوند ISBD اعمال شده است
1

اطلاعات دسترسی رکورد

سطح دسترسي
a
تكميل شده
Y

پیشنهاد / گزارش اشکال

اخطار! اطلاعات را با دقت وارد کنید
ارسال انصراف
این پایگاه با مشارکت موسسه علمی - فرهنگی دارالحدیث و مرکز تحقیقات کامپیوتری علوم اسلامی (نور) اداره می شود
مسئولیت صحت اطلاعات بر عهده کتابخانه ها و حقوق معنوی اطلاعات نیز متعلق به آنها است
برترین جستجوگر - پنجمین جشنواره رسانه های دیجیتال