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L'Association Rule Mining gioca un ruolo vitale in molti compiti significativi di data mining come l'estrazione di modelli frequenti, associazioni, modelli sequenziali, modelli chiusi e colossali, ecc. L'aumento esponenziale della disponibilità di serie di dati progressivi e ad alta dimensione come i dati di microarray e di espressione genica con caratteristiche variabili permette di studiare le prestazioni delle tecniche di estrazione delle regole di associazione per una scoperta efficiente delle regole. Questo libro sottolinea la valutazione delle prestazioni della scoperta di regole di…mehr

Produktbeschreibung
L'Association Rule Mining gioca un ruolo vitale in molti compiti significativi di data mining come l'estrazione di modelli frequenti, associazioni, modelli sequenziali, modelli chiusi e colossali, ecc. L'aumento esponenziale della disponibilità di serie di dati progressivi e ad alta dimensione come i dati di microarray e di espressione genica con caratteristiche variabili permette di studiare le prestazioni delle tecniche di estrazione delle regole di associazione per una scoperta efficiente delle regole. Questo libro sottolinea la valutazione delle prestazioni della scoperta di regole di associazione con i metodi Doubleton Pattern Mining (DPM) per l'estrazione di vari tipi di modelli frequenti da insiemi di dati progressivi ad alta dimensione.
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.