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Data Analysis and Pattern Recognition in Multiple Databases - Couverture souple

 
9783319377278: Data Analysis and Pattern Recognition in Multiple Databases

Synopsis

Pattern recognition in data is a well known classical problem that falls under the ambit of data analysis. As we need to handle different data, the nature of patterns, their recognition and the types of data analyses are bound to change. Since the number of data collection channels increases in the recent time and becomes more diversified, many real-world data mining tasks can easily acquire multiple databases from various sources. In these cases, data mining becomes more challenging for several essential reasons. We may encounter sensitive data originating from different sources - those cannot be amalgamated. Even if we are allowed to place different data together, we are certainly not able to analyze them when local identities of patterns are required to be retained. Thus, pattern recognition in multiple databases gives rise to a suite of new, challenging problems different from those encountered before. Association rule mining, global pattern discovery and mining patterns of select items provide different patterns discovery techniques in multiple data sources. Some interesting item-based data analyses are also covered in this book. Interesting patterns, such as exceptional patterns, icebergs and periodic patterns have been recently reported. The book presents a thorough influence analysis between items in time-stamped databases. The recent research on mining multiple related databases is covered while some previous contributions to the area are highlighted and contrasted with the most recent developments.

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Présentation de l'éditeur

This book presents an influence analysis between items in time-stamped databases. It covers developments in data analysis and pattern recognition in multiple databases and details the application of intelligent systems modeling to multiple database analysis.

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  • ÉditeurSpringer
  • Date d'édition2016
  • ISBN 10 3319377272
  • ISBN 13 9783319377278
  • ReliureBroché
  • Langueanglais
  • Nombre de pages256
  • Coordonnées du fabricantnon disponible

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9783319034096: Data Analysis and Pattern Recognition in Multiple Databases

Edition présentée

ISBN 10 :  331903409X ISBN 13 :  9783319034096
Editeur : Springer International Publishin..., 2013
Couverture rigide

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Animesh Adhikari|Jhimli Adhikari|Witold Pedrycz
ISBN 10 : 3319377272 ISBN 13 : 9783319377278
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Recent research on Data Analysis and Pattern Recognition in Multiple DatabasesApplication of Intelligent Systems Modeling to Multiple Database AnalysisWritten by experts in the fieldPattern recognition in data is a well known cla. N° de réf. du vendeur 385704296

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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Pattern recognition in data is a well known classical problem that falls under the ambit of data analysis. As we need to handle different data, the nature of patterns, their recognition and the types of data analyses are bound to change. Since the number of data collection channels increases in the recent time and becomes more diversified, many real-world data mining tasks can easily acquire multiple databases from various sources. In these cases, data mining becomes more challenging for several essential reasons. We may encounter sensitive data originating from different sources - those cannot be amalgamated. Even if we are allowed to place different data together, we are certainly not able to analyze them when local identities of patterns are required to be retained. Thus, pattern recognition in multiple databases gives rise to a suite of new, challenging problems different from those encountered before. Association rule mining, global pattern discovery and mining patterns of select items provide different patterns discovery techniques in multiple data sources. Some interesting item-based data analyses are also covered in this book. Interesting patterns, such as exceptional patterns, icebergs and periodic patterns have been recently reported. The book presents a thorough influence analysis between items in time-stamped databases. The recent research on mining multiple related databases is covered while some previous contributions to the area are highlighted and contrasted with the most recent developments. N° de réf. du vendeur 9783319377278

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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Pattern recognition in data is a well known classical problem that falls under the ambit of data analysis. As we need to handle different data, the nature of patterns, their recognition and the types of data analyses are bound to change. Since the number of data collection channels increases in the recent time and becomes more diversified, many real-world data mining tasks can easily acquire multiple databases from various sources. In these cases, data mining becomes more challenging for several essential reasons. We may encounter sensitive data originating from different sources - those cannot be amalgamated. Even if we are allowed to place different data together, we are certainly not able to analyze them when local identities of patterns are required to be retained. Thus, pattern recognition in multiple databases gives rise to a suite of new, challenging problems different from those encountered before. Association rule mining, global pattern discovery and mining patterns of select items provide different patterns discovery techniques in multiple data sources. Some interesting item-based data analyses are also covered in this book. Interesting patterns, such as exceptional patterns, icebergs and periodic patterns have been recently reported. The book presents a thorough influence analysis between items in time-stamped databases. The recent research on mining multiple related databases is covered while some previous contributions to the area are highlighted and contrasted with the most recent developments. 256 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783319377278

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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -Pattern recognition in data is a well known classical problem that falls under the ambit of data analysis. As we need to handle different data, the nature of patterns, their recognition and the types of data analyses are bound to change. Since the number of data collection channels increases in the recent time and becomes more diversified, many real-world data mining tasks can easily acquire multiple databases from various sources. In these cases, data mining becomes more challenging for several essential reasons. We may encounter sensitive data originating from different sources - those cannot be amalgamated. Even if we are allowed to place different data together, we are certainly not able to analyze them when local identities of patterns are required to be retained. Thus, pattern recognition in multiple databases gives rise to a suite of new, challenging problems different from those encountered before. Association rule mining, global pattern discovery and mining patterns of select items provide different patterns discovery techniques in multiple data sources. Some interesting item-based data analyses are also covered in this book. Interesting patterns, such as exceptional patterns, icebergs and periodic patterns have been recently reported. The book presents a thorough influence analysis between items in time-stamped databases. The recent research on mining multiple related databases is covered while some previous contributions to the area are highlighted and contrasted with the most recent developments.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 256 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783319377278

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Adhikari, Animesh
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ISBN 10 : 3319377272 ISBN 13 : 9783319377278
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Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-Uni

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Edité par Springer, 2016
ISBN 10 : 3319377272 ISBN 13 : 9783319377278
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Vendeur : California Books, Miami, FL, Etats-Unis

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Adhikari, Animesh/ Adhikari, Jhimli/ Pedrycz, Witold
Edité par Springer-Verlag New York Inc, 2016
ISBN 10 : 3319377272 ISBN 13 : 9783319377278
Neuf Paperback

Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni

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Paperback. Etat : Brand New. reprint edition. 256 pages. 9.25x6.10x0.58 inches. In Stock. N° de réf. du vendeur x-3319377272

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Adhikari, Animesh; Adhikari, Jhimli; Pedrycz, Witold
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ISBN 10 : 3319377272 ISBN 13 : 9783319377278
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Vendeur : Lucky's Textbooks, Dallas, TX, Etats-Unis

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Adhikari, Animesh, Adhikari, Jhimli, Pedrycz, Witold
Edité par Springer, 2016
ISBN 10 : 3319377272 ISBN 13 : 9783319377278
Ancien ou d'occasion Paperback

Vendeur : Mispah books, Redhill, SURRE, Royaume-Uni

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