Ao longo do tempo, acumula-se uma enorme quantidade de dados. A extração de informação é um dos processos mais demorados, porque varia muito em função dasnecessidades do utilizador . As várias abordagens da prospeção de dados são utilizadas para compilar dados relevantes e apresentá-los de uma forma digerível para os utilizadores finais. Oagrupamento e a classificação são duas técnicas de extração de dados utilizadas para descobrir padrões e conhecimentos nunca antes vistos.Este resumo discute a utilização de técnicas de extração de dados, especificamente o agrupamento e a classificação, para extrair informações relevantes de dados acumulados. Destaca a importância de selecionar um algoritmo de agrupamento adequado e introduz o conceito de utilização de um algoritmo genético para melhorar o método de agrupamento k-means. O método proposto visa otimizar o processo de agrupamento e demonstra a sua eficácia através de um teste baseado em cenários. O resumo conclui sugerindo investigação futura para otimizar ainda mais o algoritmo k-means utilizando vários métodos evolutivos.
"synopsis" may belong to another edition of this title.
£ 9.54 shipping from Germany to United Kingdom
Destination, rates & speedsSeller: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germany
Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 60 pp. Portugiesisch. Seller Inventory # 9786206931157
Quantity: 2 available
Seller: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany
Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Ao longo do tempo, acumula-se uma enorme quantidade de dados. A extração de informação é um dos processos mais demorados, porque varia muito em função dasnecessidades do utilizador . As várias abordagens da prospeção de dados são utilizadas para compilar dados relevantes e apresentá-los de uma forma digerível para os utilizadores finais. Oagrupamento e a classificação são duas técnicas de extração de dados utilizadas para descobrir padrões e conhecimentos nunca antes vistos.Este resumo discute a utilização de técnicas de extração de dados, especificamente o agrupamento e a classificação, para extrair informações relevantes de dados acumulados. Destaca a importância de selecionar um algoritmo de agrupamento adequado e introduz o conceito de utilização de um algoritmo genético para melhorar o método de agrupamento k-means. O método proposto visa otimizar o processo de agrupamento e demonstra a sua eficácia através de um teste baseado em cenários. O resumo conclui sugerindo investigação futura para otimizar ainda mais o algoritmo k-means utilizando vários métodos evolutivos. Seller Inventory # 9786206931157
Quantity: 1 available
Seller: moluna, Greven, Germany
Condition: New. Seller Inventory # 1292600856
Quantity: Over 20 available
Seller: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany
Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware -Ao longo do tempo, acumula-se uma enorme quantidade de dados. A extração de informação é um dos processos mais demorados, porque varia muito em função dasnecessidades do utilizador . As várias abordagens da prospeção de dados são utilizadas para compilar dados relevantes e apresentá-los de uma forma digerível para os utilizadores finais. Oagrupamento e a classificação são duas técnicas de extração de dados utilizadas para descobrir padrões e conhecimentos nunca antes vistos.Este resumo discute a utilização de técnicas de extração de dados, especificamente o agrupamento e a classificação, para extrair informações relevantes de dados acumulados. Destaca a importância de selecionar um algoritmo de agrupamento adequado e introduz o conceito de utilização de um algoritmo genético para melhorar o método de agrupamento k-means. O método proposto visa otimizar o processo de agrupamento e demonstra a sua eficácia através de um teste baseado em cenários. O resumo conclui sugerindo investigação futura para otimizar ainda mais o algoritmo k-means utilizando vários métodos evolutivos.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 60 pp. Portugiesisch. Seller Inventory # 9786206931157
Quantity: 2 available