Metaheuristic Clustering / (Registro nro. 299261)
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| 000 -CABECERA | |
|---|---|
| campo de control de longitud fija | 03755nam a22003975i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL | |
| campo de control | 299261 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL | |
| campo de control | MX-SnUAN |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN | |
| campo de control | 20170705134246.0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL | |
| campo de control de longitud fija | cr nn 008mamaa |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL | |
| campo de control de longitud fija | 150903s2009 gw | o |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO | |
| Número Internacional Estándar del Libro | 9783540939641 |
| -- | 9783540939641 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES | |
| Número estándar o código | 10.1007/9783540939641 |
| Fuente del número o código | doi |
| 035 ## - NÚMERO DE CONTROL DEL SISTEMA | |
| Número de control de sistema | vtls000352752 |
| 039 #9 - NIVEL DE CONTROL BIBLIOGRÁFICO Y DETALLES DE CODIFICACIÓN [OBSOLETO] | |
| Nivel de reglas en descripción bibliográfica | 201509030923 |
| Nivel de esfuerzo utilizado para asignar no-encabezamientos de materia en puntos de acceso | VLOAD |
| Nivel de esfuerzo utilizado en la asignación de encabezamientos de materia | 201405060310 |
| Nivel de esfuerzo utilizado para asignar clasificación | VLOAD |
| -- | 201402180927 |
| -- | staff |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN | |
| Centro catalogador/agencia de origen | MX-SnUAN |
| Lengua de catalogación | spa |
| Centro/agencia transcriptor | MX-SnUAN |
| Normas de descripción | rda |
| 050 #4 - CLASIFICACIÓN DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO | |
| Número de clasificación | TA329-348 |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA | |
| Nombre de persona | Das, Swagatam. |
| Término indicativo de función/relación | autor |
| 9 (RLIN) | 327182 |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO | |
| Título | Metaheuristic Clustering / |
| Mención de responsabilidad, etc. | by Swagatam Das, Ajith Abraham, Amit Konar. |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT | |
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright | Berlin, Heidelberg : |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante | Springer Berlin Heidelberg, |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright | 2009. |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
| Otras características físicas | recurso en línea. |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO | |
| Término de tipo de contenido | texto |
| Código de tipo de contenido | txt |
| Fuente | rdacontent |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO | |
| Nombre/término del tipo de medio | computadora |
| Código del tipo de medio | c |
| Fuente | rdamedia |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE | |
| Nombre/término del tipo de soporte | recurso en línea |
| Código del tipo de soporte | cr |
| Fuente | rdacarrier |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL | |
| Tipo de archivo | archivo de texto |
| Formato de codificación | |
| Fuente | rda |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE | |
| Mención de serie | Studies in Computational Intelligence, |
| Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas | 1860-949X ; |
| Designación de volumen o secuencia | 178 |
| 500 ## - NOTA GENERAL | |
| Nota general | Springer eBooks |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO | |
| Nota de contenido con formato | Metaheuristic Pattern Clustering – An Overview -- Differential Evolution Algorithm: Foundations and Perspectives -- Modeling and Analysis of the Population-Dynamics of Differential Evolution Algorithm -- Automatic Hard Clustering Using Improved Differential Evolution Algorithm -- Fuzzy Clustering in the Kernel-Induced Feature Space Using Differential Evolution Algorithm -- Clustering Using Multi-objective Differential Evolution Algorithms -- Conclusions and Future Research. |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. | |
| Sumario, etc. | Cluster analysis means the organization of an unlabeled collection of objects or patterns into separate groups based on their similarity. The task of computerized data clustering has been approached from diverse domains of knowledge like graph theory, multivariate analysis, neural networks, fuzzy set theory, and so on. Clustering is often described as an unsupervised learning method but most of the traditional algorithms require a prior specification of the number of clusters in the data for guiding the partitioning process, thus making it not completely unsupervised. Modern data mining tools that predict future trends and behaviors for allowing businesses to make proactive and knowledge-driven decisions, demand fast and fully automatic clustering of very large datasets with minimal or no user intervention. In this Volume, we formulate clustering as an optimization problem, where the best partitioning of a given dataset is achieved by minimizing/maximizing one (single-objective clustering) or more (multi-objective clustering) objective functions. Using several real world applications, we illustrate the performance of several metaheuristics, particularly the Differential Evolution algorithm when applied to both single and multi-objective clustering problems, where the number of clusters is not known beforehand and must be determined on the run. This volume comprises of 7 chapters including an introductory chapter giving the fundamental definitions and the last Chapter provides some important research challenges. Academics, scientists as well as engineers engaged in research, development and application of optimization techniques and data mining will find the comprehensive coverage of this book invaluable. |
| 590 ## - NOTA LOCAL (RLIN) | |
| Nota local | Para consulta fuera de la UANL se requiere clave de acceso remoto. |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA | |
| Nombre de persona | Abraham, Ajith. |
| Término indicativo de función/relación | autor |
| 9 (RLIN) | 316139 |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA | |
| Nombre de persona | Konar, Amit. |
| Término indicativo de función/relación | autor |
| 9 (RLIN) | 323372 |
| 710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA | |
| Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada | SpringerLink (Servicio en línea) |
| 9 (RLIN) | 299170 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL | |
| Información de relación/Frase instructiva de referencia | Edición impresa: |
| Número Internacional Estándar del Libro | 9783540921721 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS | |
| Identificador Uniforme del Recurso | <a href="http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-93964-1">http://remoto.dgb.uanl.mx/login?url=http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-93964-1</a> |
| Nota pública | Conectar a Springer E-Books (Para consulta externa se requiere previa autentificación en Biblioteca Digital UANL) |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) | |
| Tipo de ítem Koha | Recurso en línea |
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