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Association Rule Mining spielt eine wichtige Rolle bei vielen bedeutenden Data-Mining-Aufgaben wie dem Mining häufiger Muster, Assoziationen, sequenzieller Muster, geschlossener und kolossaler Muster usw. Die exponentielle Zunahme der Verfügbarkeit von fortschrittlichen und hochdimensionalen Datensätzen wie Microarray- und Genexpressionsdaten mit unterschiedlichen Merkmalen ermöglicht die Untersuchung der Leistung von Assoziationsregel-Mining-Techniken für eine effiziente Regelentdeckung. Dieses Buch legt den Schwerpunkt auf die Bewertung der Leistung der Entdeckung von Assoziationsregeln mit…mehr

Produktbeschreibung
Association Rule Mining spielt eine wichtige Rolle bei vielen bedeutenden Data-Mining-Aufgaben wie dem Mining häufiger Muster, Assoziationen, sequenzieller Muster, geschlossener und kolossaler Muster usw. Die exponentielle Zunahme der Verfügbarkeit von fortschrittlichen und hochdimensionalen Datensätzen wie Microarray- und Genexpressionsdaten mit unterschiedlichen Merkmalen ermöglicht die Untersuchung der Leistung von Assoziationsregel-Mining-Techniken für eine effiziente Regelentdeckung. Dieses Buch legt den Schwerpunkt auf die Bewertung der Leistung der Entdeckung von Assoziationsregeln mit Doubleton Pattern Mining (DPM)-Methoden zur Gewinnung verschiedener Arten von häufigen Mustern aus hochdimensionalen progressiven Datensätzen.
Autorenporträt
El Dr. K Prasanna se doctoró en CSE por la JNTU-Hyderabad y actualmente trabaja como profesor asociado en CSE, AITS, Rajampet. Sus intereses de investigación son la minería de datos, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la ciencia y el análisis de datos. Ha recibido una beca del AICTE y ha dirigido 2 doctorados. Es autor de 2 libros y ha publicado varios artículos.