Core Data Analysis: Summarization, Correlation and Visualization
Langue : anglais
Edité par Springer International Publishing, 2019
Série : Livre 70 sur 99 - Undergraduate Topics in Computer Science
- Livre broché
- Neuf

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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Focuses on the encoder-decoder interpretation of summarization methods, such as Principal Component Analysis and K-means clusteringSupplies an in-depth description of K-means partitioning including a data-driven mathematical theory Covers n.
N° de réf. du vendeur 237726633
- Titre
- Core Data Analysis: Summarization, Correlation and Visualization
- Auteur
- Boris Mirkin
- Éditeur
- Springer International Publishing
- Année de publication
- 2019
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3030002705
- ISBN à 13 chiffres
- 9783030002701
- Édition
- 2ème Édition
- Série
- Livre 70 sur 99: Undergraduate Topics in Computer Science
- Catalogues du vendeur
- Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin
This text examines the goals of data analysis with respect to enhancing knowledge, and identifies data summarization and correlation analysis as the core issues. Data summarization, both quantitative and categorical, is treated within the encoder-decoder paradigm bringing forward a number of mathematically supported insights into the methods and relations between them. Two Chapters describe methods for categorical summarization: partitioning, divisive clustering and separate cluster finding and another explain the methods for quantitative summarization, Principal Component Analysis and PageRank.
Features:
· An in-depth presentation of K-means partitioning including a corresponding Pythagorean decomposition of the data scatter.
· Advice regarding such issues as clustering of categorical and mixed scale data, similarity and network data, interpretation aids, anomalous clusters, the number of clusters, etc.
· Thorough attention to data-driven modelling including a number of mathematically stated relations between statistical and geometrical concepts including those between goodness-of-fit criteria for decision trees and data standardization, similarity and consensus clustering, modularity clustering and uniform partitioning.
New edition highlights:
· Inclusion of ranking issues such as Google PageRank, linear stratification and tied rankings median, consensus clustering, semi-average clustering, one-cluster clustering
· Restructured to make the logics more straightforward and sections self-contained
Core Data Analysis: Summarization, Correlation and Visualization is aimed at those who are eager to participate in developing the field as well as appealing to novices and practitioners.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
He develops methods for clustering and interpretation of complex data within the "data recovery" perspective. Currently these approaches are being extended to automation of text analysis problems including the development and use of hierarchical ontologies. He has published a hundred refereed papers and a dozen books, of which the latest are: "Clustering: A Data Recovery Approach" (Chapman and Hall/CRC Press, 2012) and a textbook "Introductory Data Analysis" (In Russian, URAIT Publishers, Moscow, 2016).
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moluna
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