Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
On Certain Patterns of Self Help Group Data: Using Clustering Approach.
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: B.U. Sajeev
ISBN: 9783659556456
Год издания: 2014
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 168
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 42533 тг
Положить в корзину
Способы доставки в город Алматы * комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней |
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK) |
Курьерская доставка CDEK из города Москва |
Доставка Почтой России из города Москва |
Аннотация: Databases are growing in size to a stage where traditional techniques for analysis and visualization of the data are breaking down. In this book, knowledge of cluster analysis is applied to a socially relevant problem in India – Self Help Group (SHG). SHG has emerged as one of the most important models of socioeconomic development endeavours, particularly those aimed at women’s empowerment, livelihoods strengthening and poverty alleviation. Cluster analysis is used to evaluate the performance of SHG groups. K-Means and Fuzzy C-Means algorithms are used to evaluate the financial status, socioeconomic, loan pattern and financial inclusion of SHG members. New algorithms namely Modified K-Means, Modified Fuzzy C-Means and Hybrid of K-Means and Fuzzy C-Means is used to evaluate various parameters of SHG data. These algorithms are also used to study the impact analysis of financial inclusion through SHG bank linkage. Cluster analysis is found to be very efficient, easy and reliable tool than statistical methods in data analysis.
Ключевые слова: datamining, Clustering, K-means, Self Help Groups, datamining, Fuzzy C Means