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Band 123

Information Fusion in Data Mining

194,99 €

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Beschreibung

Information fusion is becoming a major requirement in data mining and knowledge discovery in databases. This book presents some recent fusion techniques that are currently in use in data mining, as well as data mining applications that use information fusion. Special focus of the book is on information...

Beschreibung

Information fusion is becoming a major requirement in data mining and knowledge discovery in databases. This book presents some recent fusion techniques that are currently in use in data mining, as well as data mining applications that use information fusion. Special focus of the book is on information fusion in preprocessing, model building and information extraction with various applications.

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

21.10.2010

Abbildungen

X, 234 p.

Verlag Springer Berlin

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

21.10.2010

Abbildungen

X, 234 p.

Verlag Springer Berlin
Seitenzahl

234

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,4 cm

Gewicht

376 g

Auflage

Softcover reprint of hardcover 1st edition 2003

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-642-05628-4

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Trends in Information fusion in Data Mining.- On some aggregation operators for numerical information.- Choquet integral and Sugeno integral in the Particle Deflection Plane.- Data Mining Using a Probabilistic Weighted Ordered Weighted Average (PWOWA) Operator.- Mining Interesting Patterns in Multiple Data Sources.- Discovery of Temporal Knowledge in Medical Time-Series Databases using Moving Average, Multiscale Matching and Rule Induction.- Record linkage methods for multidatabase data mining.- Modelling data by the Choquet integral.- An Algorithm Based on Alternative Projections for a Fuzzy Measure Identification Problem.- Combining Information Fusion with String Pattern Analysis: A New Method for Predicting Future Purchase Behavior.- Ensemble Learnig by a Fuzzy Classification Systems for Pattern Classification.- Data Mining Using Granular Linguistic Summaries.