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Model-Based Clustering And Classification For Data Science

Model-Based Clustering And Classification For Data Science (eBook)

With Applications In R

de Adrian E. Raftery, T. Brendan Murphy, Gilles Celeux e Charles Bouveyron 

idioma: Inglês
Editor: CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS
Edição ou reimpressão: setembro de 2019
57,24€
Pré-lançamento - Sujeito a disponibilidade de stock - envio a partir de 30-09-2019
Ebook para ADE

Cluster analysis finds groups in data automatically. Most methods have been heuristic and leave open such central questions as: how many clusters are there? Which method should I use? How should I handle outliers? Classification assigns new observations to groups given previously classified observations, and also has open questions about parameter tuning, robustness and uncertainty assessment. This book frames cluster analysis and classification in terms of statistical models, thus yielding principled estimation, testing and prediction methods, and sound answers to the central questions. It builds the basic ideas in an accessible but rigorous way, with extensive data examples and R code; describes modern approaches to high-dimensional data and networks; and explains such recent advances as Bayesian regularization, non-Gaussian model-based clustering, cluster merging, variable selection, semi-supervised and robust classification, clustering of functional data, text and images, and co-clustering. Written for advanced undergraduates in data science, as well as researchers and practitioners, it assumes basic knowledge of multivariate calculus, linear algebra, probability and statistics.

Model-Based Clustering And Classification For Data Science
With Applications In R
de Adrian E. Raftery, T. Brendan Murphy, Gilles Celeux e Charles Bouveyron 
ISBN: 9781108640596 Ano de edição ou reimpressão: 09-2019 Editor: CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS Idioma: Inglês Tipo de Produto: eBook Formato: PDF i Classificação Temática: eBooks  >  eBooks em Inglês  >  Ciências Soc. e Humanas  >  Sociologia

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