Книга “Clustering Methodology for symbolic data” автора Edwin Diday представляет собой исследование в области кластеризации данных с использованием символьных данных. Эта книга предназначена для специалистов в области статистики, машинного обучения и анализа данных, которые работают с большими объемами символьных данных, таких как тексты, аудио, изображения и другие не числовые данные.
Автор описывает различные методы кластеризации символьных данных и сравнивает их эффективность в различных ситуациях. Он также обсуждает различные проблемы, связанные с кластеризацией символьных данных, такие как выбор оптимального числа кластеров, определение границ кластеров и оценка качества кластеров.
В книге представлены различные методы кластерного анализа, такие как иерархический кластерный анализ, метод k-средних, метод DBSCAN и другие. Автор также рассматривает применение этих методов в реальных задачах, таких как анализ настроений в текстах и классификация изображений.
Книга “Clustering Methodology for symbol data” представляет собой ценную информацию для специалистов, работающих с большими объемами данных, и может быть полезна для студентов, изучающих методы анализа данных и машинное обучение.
В основе этой книги лежит академический подход к кластеризации данных, которые представляют собой символы в комбинаторике, экономике, лингвистике и многих других областях. Кластеры образуются естественным образом. Каждая глава представляет собой новое изложение определенного метода, основанного на одной из школ или научных направлениях, таких как кластерный анализ, ситуационное управление, стоимостные структуры, анализ пропагандистских кампаний, возобновившиеся затем в независимых источниках: 'Кластеризация, основанная на стоит дихронных сетей или идиомах', 'A-ретаргетинг для социальных сетей' и т.д. Многие из этих подходов предложили совместные проекты, поддержанные коллективными проектами CECAM и COST Action, хотя многие другие независимые группы работали над развитием смежных методов вне этих проектов. На широкую публику ориентированы главы 2, 4 и 8; оставшиеся будут полезны для более подготовленных специалистов.
Книга посвящена изложению базовых идей кластерного анализа, рассматриваемого как фундамент методов моделирования сложных структур в символьных данных, содержащихся, например, в текстовых массивах микрофильмов исторических газетных подшивках и файлах с текстами биомедицинских исследований. Для специалистов в области анализа данных, машинного обучения и научных коммуникаций.
Электронная Книга «Clustering Methodology for Symbolic Data» написана автором Edwin Diday в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119010388
