Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
Improvements over k-means clustering methods for large datasets. Prototype based hybrid techniques
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Hitendra Sarma Thogarcheti,Viswanth Pulabaigari and Mrudula K
ISBN: 9786202786720
Год издания: 2020
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 180
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 42959 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: K-means clustering method has been considered as one of the fundamental technique in Pattern Recognition. Its linear time complexity and applicability in various scientific applications made the algorithm more popular. In Spite of some limitations like the value of k is unknown, less robustness and very poor performance in case of non-convex shaped clusters, this method has been potentially applied and widely studied in the literature. Further, the time complexity of this method grows linearly w.r.t the size of the data and hence it is practically not feasible to apply on very large data sets. This book presents the concepts of clustering techniques, its taxonomy, review of popular techniques to improve k-means method, the kernelized version of the k-means called kernel k-means clustering method, the prototype based hybrid methods to speed-up both k-means and kernel k-means clustering methods for large data sets
Ключевые слова: Pattern recognition, Clustering, K-means clustering, Kernel K-Means Clustering, Single-pass k-means