Clustering

Recenzii ale cititorilor

Cartea oferă o prezentare generală a algoritmilor de categorizare și constituie o bună introducere în domeniu. Este deosebit de utilă pentru studenții care urmăresc împreună cu lucrarea de curs. Cu toate acestea, îi lipsește profunzimea în discuțiile privind comparația metodelor și dedică o cantitate semnificativă de spațiu aplicațiilor mai degrabă decât analizei metodelor.

⬤ Acoperire ușor de înțeles a algoritmilor de categorizare
⬤ utilă pentru cursuri structurate
⬤ introduce metode noi în comparație cu cărți similare.

Lipsă de profunzime în discutarea meritelor relative ale diferitelor metode; prea mult accent pe rezumatele aplicațiilor, mai degrabă decât pe analiza aprofundată.

(pe baza a 3 recenzii ale cititorilor)

Conținutul cărții:

Aceasta este prima carte care abordează în mod cuprinzător clusterizarea.

Cartea începe cu o introducere în analiza de cluster și continuă cu explorarea: măsurilor de proximitate; clustering ierarhic; clustering de partiție; clustering bazat pe rețele neuronale; clustering bazat pe kernel; clustering de date secvențiale; clustering de date la scară largă; vizualizarea datelor și clustering de date înalt-dimensionale; și validarea clusterului. Autorii nu presupun niciun fel de cunoștințe anterioare în clustering, iar includerea generoasă de exemple și referințe ajută la înțelegerea subiectului de către cititori de diferite niveluri și medii.