• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Prospero könyvpiaci podcast

  • Partitional Clustering via Nonsmooth Optimization: Clustering via Optimization

    Partitional Clustering via Nonsmooth Optimization by M. Bagirov, Adil; Karmitsa, Napsu; Taheri, Sona;

    Clustering via Optimization

    Sorozatcím: Unsupervised and Semi-Supervised Learning;

      • 12% KEDVEZMÉNY?

      • A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
      • Kiadói listaár EUR 106.99
      • Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

        44 374 Ft (42 261 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 12% (cc. 5 325 Ft off)
      • Kedvezményes ár 39 049 Ft (37 190 Ft + 5% áfa)

    44 374 Ft

    Beszerezhetőség

    A kiadónál véglegesen elfogyott, nem rendelhető. Érdemes újra keresni a címmel, hátha van újabb kiadás.

    Why don't you give exact delivery time?

    A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.

    Hosszú leírás:

    This book describes optimization models of clustering problems and clustering algorithms based on optimization techniques, including their implementation, evaluation, and applications. The book gives a comprehensive and detailed description of optimization approaches for solving clustering problems; the authors' emphasis on clustering algorithms is based on deterministic methods of optimization. The book also includes results on real-time clustering algorithms based on optimization techniques, addresses implementation issues of these clustering algorithms, and discusses new challenges arising from big data. The book is ideal for anyone teaching or learning clustering algorithms. It provides an accessible introduction to the field and it is well suited for practitioners already familiar with the basics of optimization.

    Provides a comprehensive description of clustering algorithms based on nonsmooth and global optimization techniques

    Addresses problems of real-time clustering in large data sets and challenges arising from big data

    Describes implementation and evaluation of optimization based clustering algorithms

    Több

    Tartalomjegyzék:

    Introduction.- Introduction to Clustering.- Clustering Algorithms.- Nonsmooth Optimization Models in Cluster Analysis.- Nonsmooth Optimization.- Optimization based Clustering Algorithms.- Implementation and Numerical Results.- Conclusion.

    Több
    0