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Multiobjektive genetische Algorithmen für Clustering: Anwendungen im Data Minin...-
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Artikelmerkmale
- Artikelzustand
- Book Title
- Multiobjective Genetic Algorithms for Clustering : Applications i
- ISBN
- 9783642166143
- Publication Year
- 2011
- Type
- Textbook
- Format
- Hardcover
- Language
- English
- Publication Name
- Multiobjective Genetic Algorithms for Clustering : Applications in Data Mining and Bioinformatics
- Item Length
- 9.3in
- Publisher
- Springer Berlin / Heidelberg
- Item Width
- 6.1in
- Item Weight
- 21.8 Oz
- Number of Pages
- Xvi, 281 Pages
Über dieses Produkt
Product Information
This is the first book primarily dedicated to clustering using multiobjective genetic algorithms with extensive real-life applications in data mining and bioinformatics. The authors first offer detailed introductions to the relevant techniques - genetic algorithms, multiobjective optimization, soft computing, data mining and bioinformatics. They then demonstrate systematic applications of these techniques to real-world problems in the areas of data mining, bioinformatics and geoscience. The authors offer detailed theoretical and statistical notes, guides to future research, and chapter summaries. The book can be used as a textbook and as a reference book by graduate students and academic and industrial researchers in the areas of soft computing, data mining, bioinformatics and geoscience.
Product Identifiers
Publisher
Springer Berlin / Heidelberg
ISBN-10
3642166148
ISBN-13
9783642166143
eBay Product ID (ePID)
99653818
Product Key Features
Publication Name
Multiobjective Genetic Algorithms for Clustering : Applications in Data Mining and Bioinformatics
Format
Hardcover
Language
English
Publication Year
2011
Type
Textbook
Number of Pages
Xvi, 281 Pages
Dimensions
Item Length
9.3in
Item Width
6.1in
Item Weight
21.8 Oz
Additional Product Features
Number of Volumes
1 Vol.
Lc Classification Number
Q334-342
Table of Content
Introduction.- Genetic Algorithms and Multiobjective Optimization.- Data Mining Fundamentals.- Computational Biology and Bioinformatics.- Multiobjective Genetic-Algorithm-Based Fuzzy Clustering.- Combining Pareto-Optimal Clusters Using Supervised Learning.- Two-Stage Fuzzy Clustering.- Clustering Categorical Data in a Multiobjective Framework.- Unsupervised Cancer Classification and Gene Marker Identification.- Multiobjective Biclustering in Microarray Gene Expression Data.- References.- Index.
Copyright Date
2011
Topic
Programming / Algorithms, Intelligence (Ai) & Semantics, Databases / Data Mining, Life Sciences / Biology, Research & Methodology
Dewey Decimal
519.53
Intended Audience
Scholarly & Professional
Dewey Edition
23
Illustrated
Yes
Genre
Computers, Science
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Ste 101
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