Avis des lecteurs
Résumé:Le livre offre une large vue d'ensemble des algorithmes de catégorisation et constitue une bonne introduction au domaine. Il est particulièrement utile pour les étudiants qui suivent les cours. Cependant, il manque de profondeur dans les discussions sur les comparaisons de méthodes et consacre une grande partie de l'espace aux applications plutôt qu'à l'analyse des méthodes.
Avantages:⬤ Couverture facile à comprendre des algorithmes de catégorisation
⬤ utile pour les cours structurés
⬤ introduit de nouvelles méthodes par rapport à des ouvrages similaires.
Manque de profondeur dans la discussion des mérites relatifs des différentes méthodes ; trop d'attention portée aux résumés d'application plutôt qu'à l'analyse en profondeur.
(basé sur 3 avis de lecteurs)
Titre original :
Clustering
Contenu du livre :
Il s'agit du premier ouvrage à présenter une vision véritablement complète du clustering.
Il commence par une introduction à l'analyse des grappes et se poursuit par l'étude des mesures de proximité, de la grappe hiérarchique, de la grappe de partition, de la grappe basée sur un réseau neuronal, de la grappe basée sur un noyau, de la grappe de données séquentielle, de la grappe de données à grande échelle, de la visualisation des données et de la grappe de données à haute dimension, ainsi que de la validation des grappes. Les auteurs ne partent pas du principe qu'il n'y a pas de connaissances préalables en matière de clustering et leur généreuse inclusion d'exemples et de références permet de rendre le sujet compréhensible pour des lecteurs de niveaux et d'horizons divers.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9780470276808 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2008 |
| Nombre de pages : | 368 |
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