Fuzzy Cluster Analysis als Buch (gebunden)
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Fuzzy Cluster Analysis

von Hoppner
HC gerader Rücken kaschiert. Sprache: Englisch.
Buch (gebunden)
Dieser Band konzentriert sich auf Konzepte, Algorithmen und Anwendungen des Fuzzy Clustering. In sich geschlossen werden Techniken wie das Fuzzy-c-Mittel und die Gustafson-Kessel- und Gath- und Gava-Algorithmen behandelt, wobei vom Leser keine Vorken … weiterlesen
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Fuzzy Cluster Analysis als Buch (gebunden)

Produktdetails

Titel: Fuzzy Cluster Analysis
Autor/en: Hoppner

ISBN: 0471988642
EAN: 9780471988649
HC gerader Rücken kaschiert.
Sprache: Englisch.
John Wiley & Sons

22. Juni 1999 - gebunden - 300 Seiten

Beschreibung

Provides a timely and important introduction to fuzzy cluster analysis, its methods and areas of application, systematically describing different fuzzy clustering techniques so the user may choose methods appropriate for his problem. It provides a very thorough overview of the subject and covers classification, image recognition, data analysis and rule generation. The application examples are highly relevant and illustrative, and the use of the techniques are justified and well thought-out.

Features include:

Sections on inducing fuzzy if-then rules by fuzzy clustering and non-alternating optimization fuzzy clustering algorithms

Discussion of solid fuzzy clustering techniques like the fuzzy c-means, the Gustafson-Kessel and the Gath-and-Geva algorithm for classification problems

Focus on linear and shell clustering techniques used for detecting contours in image analysis

Accompanying software and data sets pertaining to the examples presented, enabling the reader to learn through experimentation

Examination of the difficulties involved in evaluating the results of fuzzy cluster analysis and of determining the number of clusters with analysis of global and local validity measures

This is one of the most comprehensive books on fuzzy clustering and will be welcomed by computer scientists, engineers and mathematicians in industry and research who are concerned with different methods, data analysis, pattern recognition or image processing. It will also give graduate students in computer science, mathematics or statistics a valuable overview.

Inhaltsverzeichnis

Introduction.
Basic Concepts.
Classical Fuzzy Clustering Algorithms.
Linear and Ellipsoidal Prototypes
Shell Prototypes.
Polygonal Object Boundaries.
Cluster Estimation Models.
Cluster Validity.
Rule Generation with Clustering.
Appendix.
Bibliography.
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