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Fuzzy Cluster Analysis: Methods for Classification, Data Analysis and Image Recognition (Wiley IBM PC)
 
 
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Fuzzy Cluster Analysis: Methods for Classification, Data Analysis and Image Recognition (Wiley IBM PC) [Englisch] [Gebundene Ausgabe]

Frank Höppner (Autor), Frank Klawonn (Autor), Rudolf Kruse (Autor), Thomas Runkler (Autor)
Preis: EUR 140,99 kostenlose Lieferung. Siehe Details.
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Produktinformation

Produktbeschreibungen

Kurzbeschreibung

Provides a timely and important introduction to fuzzy cluster analysis, its methods and areas of application, systematically describing different fuzzy clustering techniques so the user may choose methods appropriate for his problem. It provides a very thorough overview of the subject and covers classification, image recognition, data analysis and rule generation. The application examples are highly relevant and illustrative, and the use of the techniques are justified and well thought-out.
 
Features include:
 
* Sections on inducing fuzzy if-then rules by fuzzy clustering and non-alternating optimization fuzzy clustering algorithms
 
* Discussion of solid fuzzy clustering techniques like the fuzzy c-means, the Gustafson-Kessel and the Gath-and-Geva algorithm for classification problems
 
* Focus on linear and shell clustering techniques used for detecting contours in image analysis
 
* Accompanying software and data sets pertaining to the examples presented, enabling the reader to learn through experimentation
 
* Examination of the difficulties involved in evaluating the results of fuzzy cluster analysis and of determining the number of clusters with analysis of global and local validity measures
 
This is one of the most comprehensive books on fuzzy clustering and will be welcomed by computer scientists, engineers and mathematicians in industry and research who are concerned with different methods, data analysis, pattern recognition or image processing. It will also give graduate students in computer science, mathematics or statistics a valuable overview.

Synopsis

Provides a timely and important introduction to fuzzy cluster analysis, its methods and areas of application, systematically describing different fuzzy clustering techniques so the user may choose methods appropriate for his problem. It provides a very thorough overview of the subject and covers classification, image recognition, data analysis and rule generation. The application examples are highly relevant and illustrative, and the use of the techniques are justified and well thought-out.

Features include: Sections on inducing fuzzy if-then rules by fuzzy clustering and non-alternating optimization fuzzy clustering algorithms Discussion of solid fuzzy clustering techniques like the fuzzy c-means, the Gustafson-Kessel and the Gath-and-Geva algorithm for classification problems Focus on linear and shell clustering techniques used for detecting contours in image analysis Accompanying software and data sets pertaining to the examples presented, enabling the reader to learn through experimentation Examination of the difficulties involved in evaluating the results of fuzzy cluster analysis and of determining the number of clusters with analysis of global and local validity measures This is one of the most comprehensive books on fuzzy clustering and will be welcomed by computer scientists, engineers and mathematicians in industry and research who are concerned with different methods, data analysis, pattern recognition or image processing. It will also give graduate students in computer science, mathematics or statistics a valuable overview.

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Einleitungssatz
In everyday life, we often find statements like this: After a detailed analysis of the data available, we developed the opinion that the sales figures of our product could be increased by including the attribute fuzzy in the product's title. Lesen Sie die erste Seite
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Amazon.com:  3 Rezensionen
4 von 4 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Excellent advanced book in fuzzy cluster analysis 11. Mai 2004
Von Ein Kunde - Veröffentlicht auf Amazon.com
Previous reviews are correct, this is not a book for beginners. This is an advanced text for specialists in the area of fuzzy clustering, and as such it is an excellent work. Standard fuzzy c-means, Gustafson-Kessel c-means and Gath-Geva c-means are drawn together in a single modeling framework for near-arbitrary cluster shapes. The cluster validity problem is examined in depth, and experimental results in image analysis are used to illustrate the theoretical material. An excellent monograph.
2 von 5 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Worst book I have ever read 23. März 2004
Von "smallstore" - Veröffentlicht auf Amazon.com
This book is ridiculous. It has too many unnecessary and, even worse, unclear definitions. It never gives us the meanings of the strange symbols in those absurd definitions. If you want to understand fuzzy cluster analysis in a relatively short time and do not want to suffer, please do not buy this book.
1 von 4 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Too many unnecessary definitions 23. März 2004
Von Ein Kunde - Veröffentlicht auf Amazon.com
This is not a good book for people who want to understand the basic idea of fuzzy cluster analysis in a short time.

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