Partitional Clustering via Nonsmooth Optimization (eBook)
XX, 395 Seiten
Springer Nature Switzerland (Verlag)
978-3-031-76512-4 (ISBN)
This updated book describes optimization models of clustering problems and clustering algorithms based on optimization techniques, including their implementation, evaluation, and applications. The book gives a comprehensive and detailed description of optimization approaches for solving clustering problems; the authors' emphasis on clustering algorithms is based on deterministic methods of optimization. The book also includes results on real-time clustering algorithms based on optimization techniques, addresses implementation issues of these clustering algorithms, and discusses new challenges arising from very large data and data with noise and outliers. The book is ideal for anyone teaching or learning clustering algorithms. It provides an accessible introduction to the ?eld and it is well suited for practitioners already familiar with the basics of optimization.
| Erscheint lt. Verlag | 16.12.2024 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Unsupervised and Semi-Supervised Learning |
| Zusatzinfo | XX, 395 p. 100 illus., 99 illus. in color. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik | |
| Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik | |
| Schlagworte | Application of clustering algorithms • Clustering algorithms based on metaheuristics • Clustering in very large data sets • Clustering with different similarity measures • Global optimization based clustering algorithms • Heuristic clustering algorithms • Nonsmooth optimization based clustering algorithms • Optimization models of clustering problems • Real-time clustering algorithms • Visualization of clustering results |
| ISBN-10 | 3-031-76512-5 / 3031765125 |
| ISBN-13 | 978-3-031-76512-4 / 9783031765124 |
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