Книга «Обнаружение групп в данных» представляет собой введение в практическое применение кластерного анализа. В ней представлены методы, которые в совокупности могут решить большинство задач кластеризации. Эти методы выбраны за их надежность, согласованность и общую применимость. В книге рассматриваются различные типы данных, включая интервально-скалярные и бинарные переменные, а также данные сходства, и объясняется, как их можно преобразовать перед кластеризацией.
Книга написана для пользователей, которые не обязательно имеют обширный математический бэкграунд. Авторам удалось доступно изложить сложную тему кластерного анализа. Книга представляет небольшое количество методов кластеризации ясно и интересно. Она также вносит интересные инновации, имеющие прикладную ценность для литературы по кластерному анализу.
Это очень хорошая, легкая для чтения и практическая книга. У нее много приятных особенностей, и она настоятельно рекомендуется студентам и практикам в различных областях.
«Cluster анализ является все более актуальным и практическим вопросом нахождения группировок в данных. Авторы поставили перед собой задачу написать книгу для пользователей, которые, возможно, не обладают обширной математической подготовкой. Они превосходно с этим справились». —Рецензия из Mathematical Reviews
«В этой книге [«Finding Groups»] без сокращений представлено ясное, удобочитаемое и интересное рассмотрение небольшого числа методов кластеризации. Кроме того, книга представила интереснейшие новаторские идеи для применения в области кластеризации". —Запись из журнала Journal of Classification
"Это очень хорошая, простая для чтения, и применимая на практике книга. Она обладает множеством привлекательных черт и рекомендуется студентам и специалистам в разнообразных областях обучения". — Рассказ от Technometrics
Введение в практическое применение кластерного анализа, эта книга представляет собой композицию методов, которые могут быть использованы совместно для решения большинства задач. Эти методы были выбраны по причине их устойчивости, надежности и общей применимости. В книге рассматриваются различные типы данных, включая интервальные и бинарные переменные, а также данные о сходстве, и объясняется, как их можно преобразовать перед кластеризацией.
Электронная Книга «Finding Groups in Data» написана автором Leonard Kaufman в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470317488
Описание книги от Leonard Kaufman
The Wiley-Interscience Paperback Series consists of selected books that have been made more accessible to consumers in an effort to increase global appeal and general circulation. With these new unabridged softcover volumes, Wiley hopes to extend the lives of these works by making them available to future generations of statisticians, mathematicians, and scientists. «Cluster analysis is the increasingly important and practical subject of finding groupings in data. The authors set out to write a book for the user who does not necessarily have an extensive background in mathematics. They succeed very well.» —Mathematical Reviews «Finding Groups in Data [is] a clear, readable, and interesting presentation of a small number of clustering methods. In addition, the book introduced some interesting innovations of applied value to clustering literature.» —Journal of Classification «This is a very good, easy-to-read, and practical book. It has many nice features and is highly recommended for students and practitioners in various fields of study.» —Technometrics An introduction to the practical application of cluster analysis, this text presents a selection of methods that together can deal with most applications. These methods are chosen for their robustness, consistency, and general applicability. This book discusses various types of data, including interval-scaled and binary variables as well as similarity data, and explains how these can be transformed prior to clustering.
