Recent Advances in Hybrid Metaheuristics for Data Clustering - Couverture rigide
Livre 2 sur 3: The Wiley Series in Intelligent Signal and Data Processing
Synopsis
"The book will elaborate on the fundamentals of different meta-heuristics and their application to data clustering. As a result, it will pave the way for designing and developing hybrid meta-heuristics to be applied to data clustering"--
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À propos de l'auteur
Sourav De, PhD, is an Associate Professor of Computer Science and Engineering at Cooch Behar Government Engineering College, West Bengal, India.
Sandip Dey, PhD, is an Assistant Professor of Computer Science at Sukanta Mahavidyalaya, Dhupguri, Jalpaiguri, India.
Siddhartha Bhattacharyya, PhD, is a Professor of Computer Science and Engineering at CHRIST (Deemed to be University), Bangalore, India.
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Recent Advances in Hybrid Metaheuristics for Data Clustering
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John Wiley and Sons, 2020
ISBN 10 : 1119551595
ISBN 13 : 9781119551591
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Recent Advances in Hybrid Metaheuristics for Data Clustering
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Wiley, 2020
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Recent Advances in Hybrid Metaheuristics for Data Clustering (The Wiley Series in Intelligent Signal and Data Processing)
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John Wiley & Sons Inc, New York, 2020
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Hardcover. Etat : new. Hardcover. An authoritative guide to an in-depth analysis of various state-of-the-art data clustering approaches using a range of computational intelligence techniques Recent Advances in Hybrid Metaheuristics for Data Clustering offers a guide to the fundamentals of various metaheuristics and their application to data clustering. Metaheuristics are designed to tackle complex clustering problems where classical clustering algorithms have failed to be either effective or efficient. The authorsnoted experts on the topicprovide a text that can aid in the design and development of hybrid metaheuristics to be applied to data clustering. The book includes performance analysis of the hybrid metaheuristics in relationship to their conventional counterparts. In addition to providing a review of data clustering, the authors include in-depth analysis of different optimization algorithms. The text offers a step-by-step guide in the build-up of hybrid metaheuristics and to enhance comprehension. In addition, the book contains a range of real-life case studies and their applications. This important text: Includes performance analysis of the hybrid metaheuristics as related to their conventional counterpartsOffers an in-depth analysis of a range of optimization algorithmsHighlights a review of data clusteringContains a detailed overview of different standard metaheuristics in current usePresents a step-by-step guide to the build-up of hybrid metaheuristicsOffers real-life case studies and applications Written for researchers, students and academics in computer science, mathematics, and engineering, Recent Advances in Hybrid Metaheuristics for Data Clustering provides a text that explores the current data clustering approaches using a range of computational intelligence techniques. "The book will elaborate on the fundamentals of different meta-heuristics and their application to data clustering. As a result, it will pave the way for designing and developing hybrid meta-heuristics to be applied to data clustering"-- Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9781119551591
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Recent Advances in Hybrid Metaheuristics for Data Clustering
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Recent Advances in Hybrid Metaheuristics for Data Clustering (The Wiley Series in Intelligent Signal and Data Processing)
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