Advances in Self-Organizing Maps, Learning Vector Quantization, Clustering and Data Visualization

Alfredo Vellido, Cecilio Angulo, José David Martín Guerrero, Karina Gibert, 2019
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Informazioni sul prodotto

Il libro "Advances in Self-Organizing Maps, Learning Vector Quantization, Clustering and Data Visualization" raccoglie contributi presentati al 13° Workshop Internazionale su Mappe Auto-Organizzanti, Quantizzazione Vettoriale di Apprendimento, Clustering e Visualizzazione dei Dati (WSOM+). Questo evento si è svolto dal 26 al 28 giugno 2019 a Barcellona, Spagna. Dalla sua fondazione nel 1997, la conferenza ha messo in evidenza lo stato attuale della tecnologia in relazione all'apprendimento automatico non supervisionato, in particolare il metodo ampiamente utilizzato delle mappe auto-organizzanti (SOM), estendendo il suo campo di applicazione al clustering e alla visualizzazione dei dati. In questo volume della serie AISC, i lettori troveranno ricerche teoriche su SOM, LVQ e metodi correlati, oltre a numerose applicazioni in vari settori, tra cui economia, ingegneria e scienze della vita. Il libro è destinato a ricercatori e professionisti nel campo dell'apprendimento automatico, in particolare a coloro che sono interessati agli sviluppi più recenti nell'apprendimento non supervisionato e nella visualizzazione dei dati.

Le specifiche più importanti in sintesi

argomento
Matematica & Scienze naturali
Subtopic
Informatica
Autore
Alfredo VellidoCecilio AnguloJosé David Martín GuerreroKarina Gibert
Anno
2019
Numero di pagine
342
Copertina del libro
Copertina rigida

Informazioni generali

No. di articolo
56067570
Editore
Springer
Categoria
Libro specialistico
Data di rilascio
11.3.2025

Caratteristiche del libro

argomento
Matematica & Scienze naturali
Subtopic
Informatica
Autore
Alfredo VellidoCecilio AnguloJosé David Martín GuerreroKarina Gibert
Anno
2019
Numero di pagine
342
Copertina del libro
Copertina rigida

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