Data Mining Methodology Development
Classification Case Study on Mars Craters Detection and Visualization Analysis Using Sammon's Mapping
-
5% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 49.00
-
20 322 Ft (19 355 Ft + 5% áfa)
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.
- Kedvezmény(ek) 5% (cc. 1 016 Ft off)
- Kedvezményes ár 19 307 Ft (18 387 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
20 322 Ft
Beszerezhetőség
Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.
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.
A termék adatai:
- Kiadó LAP Lambert Academic Publishing
- Megjelenés dátuma 2010. január 1.
- ISBN 9783843364737
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem104 oldal
- Méret 220xx mm
- Súly 157 g
- Nyelv angol 0
Kategóriák
Hosszú leírás:
Data Mining is a tool that extracts useful and novel patterns from great amounts of data. It usually involves 4 tasks: Classification, Clustering, Association Rule Learning, and Regression. Two major branches of research are addressed in this book. In the first chapter several Classification methods are applied on a real-world data set, the Mars crater data set. The goal of this case study is to improve the accuracy of the crater detection on the remote sensing images of Mars. In the second chapter Sammon's Mapping method is studied and improved. Sammon's Mapping is a projection method which simulates the high-dimension space to a low- dimension one. The motivation of this project is to visualize the internal struture of a data set and facilitate the clustering operation on the data set. After the low-dimension Sammon's Mapped space has been created the number of clusters can be observed. An external measurement of the Clustering result is also implemented in the project. This measurement objectively shows the accuracy of Clustering. With all the steps to implement the Sammon's Mapping, a pipeline is established.
Több