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Finding Groups in Data (eBook)

An Introduction to Cluster Analysis
eBook Download: PDF
2009 | 1. Auflage
368 Seiten
John Wiley & Sons (Verlag)
978-0-470-31748-8 (ISBN)

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Finding Groups in Data - Leonard Kaufman, Peter J. Rousseeuw
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"Cluster analysis is the increasingly important and practical subject of finding groupings in data. The authors set out to write a book for the user who does not necessarily have an extensive background in mathematics. They succeed very well."
--Mathematical Reviews

"Finding Groups in Data [is] a clear, readable, and interesting presentation of a small number of clustering methods. In addition, the book introduced some interesting innovations of applied value to clustering literature."
--Journal of Classification

"This is a very good, easy-to-read, and practical book. It has many nice features and is highly recommended for students and practitioners in various fields of study."
--Technometrics

An introduction to the practical application of cluster analysis, this text presents a selection of methods that together can deal with most applications. These methods are chosen for their robustness, consistency, and general applicability. This book discusses various types of data, including interval-scaled and binary variables as well as similarity data, and explains how these can be transformed prior to clustering.

LEONARD KAUFMAN, PhD, is affiliated with Vrije University in Brussels, Belgium. PETER J. ROUSSEEUW, PhD, is a Professor in the Department of Mathematics and Computer Science at the University of Antwerp in Belgium.

1. Introduction.

2. Partitioning Around Medoids (Program PAM).

3. Clustering large Applications (Program CLARA).

4. Fuzzy Analysis.

5. Agglomerative Nesting (Program AGNES).

6. Divisive Analysis (Program DIANA).

7. Monothetic Analysis (Program MONA).

Appendix 1. Implementation and Structure of the Programs.

Appendix 2. Running the Programs.

Appendix 3. Adapting the Programs to Your Needs.

Appendix 4. The Program CLUSPLOT.

References.

Author Index.

Subject Index.

Erscheint lt. Verlag 4.11.2009
Reihe/Serie Wiley Series in Probability and Statistics
Wiley Series in Probability and Statistics
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Mathematik Statistik
Mathematik / Informatik Mathematik Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik
Technik
Schlagworte Data Mining • Data Mining Statistics • Datenanalyse • Statistics • Statistik
ISBN-10 0-470-31748-5 / 0470317485
ISBN-13 978-0-470-31748-8 / 9780470317488
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