Agrupación

Opiniones de los lectores

El libro ofrece una amplia panorámica de los algoritmos de categorización y constituye una buena introducción al campo. Resulta especialmente útil para los estudiantes que siguen los trabajos del curso. Sin embargo, carece de profundidad en las discusiones sobre comparaciones de métodos y dedica una cantidad significativa de espacio a las aplicaciones más que al análisis de métodos.

⬤ Cobertura de fácil comprensión de los algoritmos de categorización
⬤ útil para cursos estructurados
⬤ introduce nuevos métodos en comparación con libros similares.

Carece de profundidad en la discusión de los méritos relativos de los diferentes métodos; se centra demasiado en los resúmenes de las aplicaciones en lugar de en el análisis en profundidad.

(basado en 3 opiniones de lectores)

Título original:

Clustering

Contenido del libro:

Este es el primer libro que aborda el clustering de forma verdaderamente exhaustiva.

Comienza con una introducción al análisis de conglomerados y pasa a explorar: medidas de proximidad; conglomerados jerárquicos; conglomerados de partición; conglomerados basados en redes neuronales; conglomerados basados en kernel; conglomerados de datos secuenciales; conglomerados de datos a gran escala; visualización de datos y conglomerados de datos de alta dimensión; y validación de conglomerados. Los autores no presuponen ninguna experiencia previa en clustering y su generosa inclusión de ejemplos y referencias ayuda a que el tema sea comprensible para lectores de distintos niveles y formación.