Добро пожаловать в клуб

Показать / Спрятать  Домой  Новости Статьи Файлы Форум Web ссылки F.A.Q. Логобург    Показать / Спрятать

       
Поиск   
Главное меню
ДомойНовостиСтатьиПостановка звуковФайлыКнижный мирФорумСловарьРассылкаКаталог ссылокРейтинг пользователейЧаВо(FAQ)КонкурсWeb магазинКарта сайта

Поздравляем!
Поздравляем нового Логобуржца Luidasha со вступлением в клуб!

Реклама

КНИЖНЫЙ МИР

Rough Fuzzy Clustering Using Decision Theory   Ammisetty Veeraswamy

Rough Fuzzy Clustering Using Decision Theory

100 страниц. 2012 год.
LAP Lambert Academic Publishing
Clustering is the unsupervised classification of patterns into groups. In non-fuzzy or hard clustering, data is divided into crisp clusters, where each data point belongs to exactly one cluster. In fuzzy clustering, the data points can belong to more than one cluster, and associated with each of the points are membership grades which indicate the degree to which the data points belong to the different clusters. Different clustering algorithms produce clusters with different characteristics. In this Book specifies the Clustering techniques using decision theory.
 
- Генерация страницы: 0.04 секунд -