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Non-Standard Parameter Adaptation for Exploratory Data Analysis

Art-Nr 7707167
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Ex Libris CH
Non-Standard Parameter Adaptation for Exploratory Data Analysis Produktbild
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Non-Standard Parameter Adaptation for Exploratory Data Analysis

Beschreibung

Exploratory data analysis, also known as data mining or knowledge discovery from databases, is typically based on the optimisation of a specific function of a dataset. Such optimisation is often performed with gradient descent or variations thereof. In this book, we first lay the groundwork by reviewing some standard clustering algorithms and projection algorithms before presenting various non-standard criteria for clustering. The family of algorithms developed are shown to perform better than the standard clustering algorithms on a variety of datasets. We then consider extensions of the basic mappings which maintain some topology of the original data space. Finally we show how reinforcement learning can be used as a clustering mechanism before turning to projection methods. We show that several varieties of reinforcement learning may also be used to define optimal projections for exampl.mehr

Spezifikationen

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Allgemeine Informationen

Verlag Springer
Produkttyp Diverse Sachbücher (EN)
Artikelnummer7707167

Kategorisierung

Buchtyp
Diverse Sachbücher

Produktinformationen

Author Wesam Ashour Barbakh, Ying Wu, Colin Fyfe
Year 2009
Pages 228
Medium Fester Einband
Isbn 3642040047
Product Eng
Subtitle Englisch

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