Представляет своевременное и важное введение в нечеткий кластерный анализ, его методы и области использования. Систематически описывает различные техники нечеткой кластеризации так что читатель может выбарть метод, наиболее подходящий для решения его задачи. Присутствует хороший и очень полный обзор литературы по предмету исследования, распознаванию изображений, классификации покрытий, анализу данных и выводу правил. Примеры достаточно иллюстративны и доставляют. результаты апробированы.

Это наиболее подробная книга по нечеткой кластеризации, вследствие чего рекомендуется ученым-компьютерщикам, математикам, инженерам -- всем, кто связан с анализом данных, обработкой изображений. Будет также полезна студентам, которые подвизаются в области вычислительных наук.

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

Скачать книгу бесплатно (pdf, 200.07 Mb)

---

Читать «Fuzzy Cluster Analysis: Methods for Classification, Data Analysis and Image Recognition»