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Graph-Based Clustering and Data Visualization Algorithms - Couverture souple

 
9781447151579: Graph-Based Clustering and Data Visualization Algorithms

Synopsis

This work presents a data visualization technique that combines graph-based topology representation and dimensionality reduction methods to visualize the intrinsic data structure in a low-dimensional vector space. The application of graphs in clustering and visualization has several advantages. A graph of important edges (where edges characterize relations and weights represent similarities or distances) provides a compact representation of the entire complex data set. This text describes clustering and visualization methods that are able to utilize information hidden in these graphs, based on the synergistic combination of clustering, graph-theory, neural networks, data visualization, dimensionality reduction, fuzzy methods, and topology learning. The work contains numerous examples to aid in the understanding and implementation of the proposed algorithms, supported by a MATLAB toolbox available at an associated website.

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  • ÉditeurSpringer
  • Date d'édition2013
  • ISBN 10 1447151577
  • ISBN 13 9781447151579
  • ReliureBroché
  • Langueanglais
  • Nombre de pages124
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9781447151593: Graph-Based Clustering and Data Visualization Algorithms

Edition présentée

ISBN 10 :  1447151593 ISBN 13 :  9781447151593
Editeur : Springer, 2013
Couverture souple

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Vathy-Fogarassy, Ãgnes; Abonyi, János
Edité par Springer (edition 2013), 2013
ISBN 10 : 1447151577 ISBN 13 : 9781447151579
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Ágnes Vathy-Fogarassy|János Abonyi
Edité par Springer London, 2013
ISBN 10 : 1447151577 ISBN 13 : 9781447151579
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Kartoniert / Broschiert. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Examines vector quantization methods, and discusses the advantages and disadvantages of minimal spanning tree-based clusteringPresents a novel similarity measure to improve the classical Jarvis-Patrick clustering algorithmReviews distance-,. N° de réf. du vendeur 4185173

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János Abonyi
Edité par Springer London Jun 2013, 2013
ISBN 10 : 1447151577 ISBN 13 : 9781447151579
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This work presents a data visualization technique that combines graph-based topology representation and dimensionality reduction methods to visualize the intrinsic data structure in a low-dimensional vector space. The application of graphs in clustering and visualization has several advantages. A graph of important edges (where edges characterize relations and weights represent similarities or distances) provides a compact representation of the entire complex data set. This text describes clustering and visualization methods that are able to utilize information hidden in these graphs, based on the synergistic combination of clustering, graph-theory, neural networks, data visualization, dimensionality reduction, fuzzy methods, and topology learning. The work contains numerous examples to aid in the understanding and implementation of the proposed algorithms, supported by a MATLAB toolbox available at an associated website. 124 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781447151579

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Vathy-Fogarassy, Ágnes; Abonyi, János
Edité par Springer, 2013
ISBN 10 : 1447151577 ISBN 13 : 9781447151579
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Vathy-Fogarassy, Agnes
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János Abonyi
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This work presents a data visualization technique that combines graph-based topology representation and dimensionality reduction methods to visualize the intrinsic data structure in a low-dimensional vector space. The application of graphs in clustering and visualization has several advantages. A graph of important edges (where edges characterize relations and weights represent similarities or distances) provides a compact representation of the entire complex data set. This text describes clustering and visualization methods that are able to utilize information hidden in these graphs, based on the synergistic combination of clustering, graph-theory, neural networks, data visualization, dimensionality reduction, fuzzy methods, and topology learning. The work contains numerous examples to aid in the understanding and implementation of the proposed algorithms, supported by a MATLAB toolbox available at an associated website. N° de réf. du vendeur 9781447151579

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János Abonyi
ISBN 10 : 1447151577 ISBN 13 : 9781447151579
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Vathy-fogarassy, Ágnes; Abonyi, János
Edité par Springer, 2013
ISBN 10 : 1447151577 ISBN 13 : 9781447151579
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Vathy-fogarassy, Ãgnes; Abonyi, János
Edité par Springer, 2013
ISBN 10 : 1447151577 ISBN 13 : 9781447151579
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Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-Uni

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Agnes Vathy-Fogarassy
Edité par Springer London Ltd, 2013
ISBN 10 : 1447151577 ISBN 13 : 9781447151579
Neuf Paperback / softback
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