Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization

Data Science, Learning by Latent Structures, and Knowledge Discovery

Herausgeber: Lausen, Berthold, Krolak-Schwerdt, Sabine, Böhmer, Matthias (Eds.)

  • Covers theory, methods and applications of data analysis
  • Inspires for further research in the fields of Data Analysis, Learning by Latent Structures and Knowledge Discovery
  • Combines the intensive work of excellent researchers from different disciplines united under the roof of data analysis
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Über dieses Buch

This volume comprises papers dedicated to data science and the extraction of knowledge from many types of data: structural, quantitative, or statistical approaches for the analysis of data; advances in classification, clustering and pattern recognition methods; strategies for modeling complex data and mining large data sets; applications of advanced methods in specific domains of practice. The contributions offer interesting applications to various disciplines such as psychology, biology, medical and health sciences; economics, marketing, banking and finance; engineering; geography and geology; archeology, sociology, educational sciences, linguistics and musicology; library science. The book contains the selected and peer-reviewed papers presented during the European Conference on Data Analysis (ECDA 2013) which was jointly held by the German Classification Society (GfKl) and the French-speaking Classification Society (SFC) in July 2013 at the University of Luxembourg.

Stimmen zum Buch

“The book under review is strongly recommended to interested theoreticians with strong background in measure and probability theory. Each chapter of the book is accompanied by supportive literature.” (Iris Burkholder, (Saarbrücken), British Journal of Hospital Medicine, Vol. 79 (5), May, 2018)

Inhaltsverzeichnis (41 Kapitel)

  • Modernising Official Statistics: A Complex Challenge

    Götzfried, August

    Seiten 3-11

  • A New Supervised Classification of Credit Approval Data via the Hybridized RBF Neural Network Model Using Information Complexity

    Akbilgic, Oguz (et al.)

    Seiten 13-27

  • Finding the Number of Disparate Clusters with Background Contamination

    Atkinson, Anthony C. (et al.)

    Seiten 29-42

  • Clustering of Solar Irradiance

    Bessafi, Miloud (et al.)

    Seiten 43-53

  • Factor Analysis of Local Formalism

    Bavaud, François (et al.)

    Seiten 57-67

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Bibliografische Information

Bibliographic Information
Buchtitel
Data Science, Learning by Latent Structures, and Knowledge Discovery
Herausgeber
  • Berthold Lausen
  • Sabine Krolak-Schwerdt
  • Matthias Böhmer
Titel der Buchreihe
Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization
Copyright
2015
Verlag
Springer-Verlag Berlin Heidelberg
Copyright Inhaber
Springer-Verlag Berlin Heidelberg
eBook ISBN
978-3-662-44983-7
DOI
10.1007/978-3-662-44983-7
Softcover ISBN
978-3-662-44982-0
Buchreihen ISSN
1431-8814
Auflage
1
Seitenzahl
XXII, 560
Anzahl der Bilder
89 schwarz-weiß Abbildungen, 56 Abbildungen in Farbe
Themen