Multi-Objective Evolutionary Algorithms for Knowledge Discovery from Databases

Langue : anglais

Edité par Springer, 2010

3642096158 / 9783642096150

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Data Mining (DM) is the most commonly used name to describe such computational analysis of data and the results obtained must conform to several objectives such as accuracy, comprehensibility, interest for the user etc. Though there are many sophisticated techniques developed by various interdisciplinary fields only a few of them are well equipped to handle these multi-criteria issues of DM. Therefore, the DM issues have attracted considerable attention of the well established multiobjective genetic algorithm community to optimize the objectives in the tasks of DM.The present volume provides a collection of seven articles containing new and high quality research results demonstrating the significance of Multi-objective Evolutionary Algorithms (MOEA) for data mining tasks in Knowledge Discovery from Databases (KDD). These articles are written by leading experts around the world. It is shown how the different MOEAs can be utilized, both in individual and integrated manner, in various ways to efficiently mine data from large databases. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 277.…

Titre
Multi-Objective Evolutionary Algorithms for Knowledge Discovery from Databases
Éditeur
Springer
Année de publication
2010
État de l'article
Neu
Reliure
Softcover/Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3642096158
ISBN à 13 chiffres
9783642096150
Poids de l'article
277 grammes

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