Recent Advances in Hybrid Metaheuristics for Data Clustering

راهنمای معتبری برای تجزیه و تحلیل عمیق رویکردهای مختلف خوشه‌بندی داده‌ها با استفاده از طیف وسیعی از تکنیک‌های هوش محاسباتی

پیشرفت های اخیر در فراابتکاری ترکیبی برای خوشه بندی داده ها راهنمای مبانی فراابتکاری های مختلف و کاربرد آنها در خوشه بندی داده ها را ارائه می دهد. فراابتکاری برای مقابله با مسائل پیچیده خوشه بندی طراحی شده است که در آن الگوریتم های کلاسیک خوشه بندی موثر یا کارآمد نیستند. نویسندگان "متخصصان این موضوع" متنی را ارائه می دهند که می تواند به طراحی و توسعه فراابتکاری ترکیبی برای استفاده در خوشه بندی داده ها کمک کند.

این کتاب شامل تجزیه و تحلیل عملکرد فراابتکاری ترکیبی در رابطه با همتایان متعارف آنها است. نویسندگان علاوه بر ارائه مروری بر خوشه‌بندی داده‌ها، تجزیه و تحلیل عمیق الگوریتم‌های بهینه‌سازی مختلف را نیز شامل می‌شوند. این متن یک راهنمای گام به گام در ساخت فراابتکاری ترکیبی و برای افزایش درک مطلب ارائه می دهد. علاوه بر این، این کتاب شامل طیف وسیعی از مطالعات موردی زندگی واقعی و کاربردهای آنها است. این متن مهم:

• شامل تجزیه و تحلیل عملکرد فراابتکاری ترکیبی در ارتباط با همتایان متعارف آنها
• تحلیل عمیق طیف وسیعی از الگوریتم‌های بهینه‌سازی را ارائه می‌دهد
li>
• بررسی خوشه‌بندی داده‌ها را برجسته می‌کند
• شامل یک نمای کلی از فراابتکاری‌های استاندارد مختلف در استفاده کنونی است
• راهنمای گام به گام برای ایجاد فراابتکاری ترکیبی
• مطالعات موردی و برنامه های کاربردی زندگی واقعی را ارائه می دهد

نوشته شده برای محققان، دانشجویان و دانشگاهیان در علوم کامپیوتر، ریاضیات و مهندسی، پیشرفت‌های اخیر در فراابتکاری ترکیبی برای خوشه‌بندی داده‌ها متنی را ارائه می‌کند که رویکردهای خوشه‌بندی فعلی داده‌ها را با استفاده از طیف وسیعی از تکنیک‌های هوش محاسباتی بررسی می‌کند.

An authoritative guide to an in-depth analysis of various state-of-the-art data clustering approaches using a range of computational intelligence techniques

Recent Advances in Hybrid Metaheuristics for Data Clustering offers a guide to the fundamentals of various metaheuristics and their application to data clustering. Metaheuristics are designed to tackle complex clustering problems where classical clustering algorithms have failed to be either effective or efficient. The authors—noted experts on the topic—provide a text that can aid in the design and development of hybrid metaheuristics to be applied to data clustering.

The book includes performance analysis of the hybrid metaheuristics in relationship to their conventional counterparts. In addition to providing a review of data clustering, the authors include in-depth analysis of different optimization algorithms. The text offers a step-by-step guide in the build-up of hybrid metaheuristics and to enhance comprehension. In addition, the book contains a range of real-life case studies and their applications. This important text:

• Includes performance analysis of the hybrid metaheuristics as related to their conventional counterparts
• Offers an in-depth analysis of a range of optimization algorithms
• Highlights a review of data clustering
• Contains a detailed overview of different standard metaheuristics in current use
• Presents a step-by-step guide to the build-up of hybrid metaheuristics
• Offers real-life case studies and applications

Written for researchers, students and academics in computer science, mathematics, and engineering, Recent Advances in Hybrid Metaheuristics for Data Clustering provides a text that explores the current data clustering approaches using a range of computational intelligence techniques.