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La réduction de la dimensionnalité est la transformation de données à haute dimension en une représentation significative de dimensionnalité réduite qui correspond à la dimensionnalité intrinsèque des données. Le nombre de variables ou d'attributs d'un ensemble de données influe dans une large mesure sur le regroupement de ces données particulières. Ces attributs affectent directement les mesures de dissimilarité ou de distance, ce qui affecte la précision des données. Les techniques de réduction de la dimensionnalité peuvent donc certainement améliorer le regroupement. Le regroupement est une…mehr

Produktbeschreibung
La réduction de la dimensionnalité est la transformation de données à haute dimension en une représentation significative de dimensionnalité réduite qui correspond à la dimensionnalité intrinsèque des données. Le nombre de variables ou d'attributs d'un ensemble de données influe dans une large mesure sur le regroupement de ces données particulières. Ces attributs affectent directement les mesures de dissimilarité ou de distance, ce qui affecte la précision des données. Les techniques de réduction de la dimensionnalité peuvent donc certainement améliorer le regroupement. Le regroupement est une division des données en groupes d'objets similaires. La représentation des données par un nombre réduit de grappes entraîne nécessairement la perte de certains détails fins, mais permet une simplification. Elle modélise les données par leurs grappes.
Autorenporträt
Dr. Juliet Rozario est une experte qui possède plus de 14 ans d'expérience universitaire et qui a constamment contribué à faire progresser la recherche, l'éducation et les applications pratiques dans son domaine. Ses domaines d'expertise comprennent les algorithmes inspirés par la nature, l'intelligence artificielle et les techniques d'optimisation, qui se sont avérées utiles pour résoudre des problèmes complexes.