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Feature Selection and Enhanced Krill Herd Algorithm for Text Document Clustering - Couverture rigide
Livre 321 sur 538: Studies in Computational Intelligence
Synopsis
Chapter 1. Introduction.- Chapter 2. Krill Herd Algorithm.- Chapter 3. Literature Review.- Chapter 4. Proposed Methodology.- Chapter 5. Experimental Results.- Chapter 6. Conclusion and Future Work.- References.- List Of Publications
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Feature Selection and Enhanced Krill Herd Algorithm for Text Document Clustering.
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Cham, Springer., 2019
ISBN 10 : 303010673X
ISBN 13 : 9783030106737
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XXVII, 165 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Studies in Computational Intelligence. Volume 816. Sprache: Englisch. N° de réf. du vendeur 34459AB
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Feature Selection and Enhanced Krill Herd Algorithm for Text Document Clustering (eng)
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Feature Selection and Enhanced Krill Herd Algorithm for Text Document Clustering
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Feature Selection and Enhanced Krill Herd Algorithm for Text Document Clustering (Studies in Computational Intelligence, 816)
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Feature Selection and Enhanced Krill Herd Algorithm for Text Document Clustering
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Springer, 2019
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Feature Selection and Enhanced Krill Herd Algorithm for Text Document Clustering
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Springer International Publishing Jan 2019, 2019
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book puts forward a new method for solving the text document (TD) clustering problem, which is established in two main stages: (i) A new feature selection method based on a particle swarm optimization algorithm with a novel weighting scheme is proposed, as well as a detailed dimension reduction technique, in order to obtain a new subset of more informative features with low-dimensional space. This new subset is subsequently used to improve the performance of the text clustering (TC) algorithm and reduce its computation time. The k-mean clustering algorithm is used to evaluate the effectiveness of the obtained subsets. (ii) Four krill herd algorithms (KHAs), namely, the (a) basic KHA, (b) modified KHA, (c) hybrid KHA, and (d) multi-objective hybrid KHA, are proposed to solve the TC problem; each algorithm represents an incremental improvement on its predecessor. For the evaluation process, seven benchmark text datasets are used with different characterizations and complexities.Text document (TD) clustering is a new trend in text mining in which the TDs are separated into several coherent clusters, where all documents in the same cluster are similar. The findings presented here confirm that the proposed methods and algorithms delivered the best results in comparison with other, similar methods to be found in the literature. 196 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783030106737
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Feature Selection and Enhanced Krill Herd Algorithm for Text Document Clustering (Studies in Computational Intelligence, 816)
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Feature Selection and Enhanced Krill Herd Algorithm for Text Document Clustering
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Feature Selection And Enhanced Krill Her
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Feature Selection and Enhanced Krill Herd Algorithm for Text Document Clustering
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Springer International Publishing, 2019
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Gebunden. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents a new method for solving the text document clustering problem and demonstrates that it can outperform other comparable methodsCovers the main text clustering preprocessing steps and the metaheuristics needed in order to deal with the text. N° de réf. du vendeur 257580642
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