Data Mining: Foundations and Practice
Lin, Tsau Young|Xie, Ying|Wasilewska, Anita|Liau, Churn-Jung
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents foundations and practice of Data MiningThe IEEE ICDM 2004 workshop on the Foundation of Data Mining and the IEEE ICDM 2005 workshop on the Foundation of Semantic Oriented Data and Web Mining focused on topics ranging from the foundations. Seller Inventory # 5048719
Bibliographic Details
Title: Data Mining: Foundations and Practice
Publisher: Springer Berlin Heidelberg
Publication Date: 2010
Binding: Soft cover
Condition: New
About this title
This book contains valuable studies in data mining from both foundational and practical perspectives. The foundational studies of data mining may help to lay a solid foundation for data mining as a scientific discipline, while the practical studies of data mining may lead to new data mining paradigms and algorithms.
The foundational studies contained in this book focus on a broad range of subjects, including conceptual framework of data mining, data preprocessing and data mining as generalization, probability theory perspective on fuzzy systems, rough set methodology on missing values, inexact multiple-grained causal complexes, complexity of the privacy problem, logical framework for template creation and information extraction, classes of association rules, pseudo statistical independence in a contingency table, and role of sample size and determinants in granularity of contingency matrix.
The practical studies contained in this book cover different fields of data mining, including rule mining, classification, clustering, text mining, Web mining, data stream mining, time series analysis, privacy preservation mining, fuzzy data mining, ensemble approaches, and kernel based approaches.
We believe that the works presented in this book will encourage the study of data mining as a scientific field and spark collaboration among researchers and practitioners.
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letzte Aktualisierung: 23.10.2019
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