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Â³Â°Â³ TiTLE : Constrained Clustering: Advances in Algorithms, Theory, Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ and Applications (Chapman & Hall/Crc Data Mining and Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ Knowledge Discovery Series) Â³Â°Â³

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Â³Â°Â³ AUTHOR : Sugato Basu , Ian Davidson , Kiri Wagstaff Â³Â°Â³

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Â³Â°Â³ PUBLISHER : Chapman & Hall/CRC Â³Â°Â³

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Â³Â°Â³ iSBN : 1584889969 Â³ MAKER : Team DDU Â³Â°Â³

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Â³Â°Â³ PAGES : 472 Pages Â³ PACKAGER : Team DDU Â³Â°Â³

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Â³Â°Â³ EDiTiON : August 18, 2008 Â³ SUPPLiER : Team DDU Â³Â°Â³

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Â³Â°Â³ LANGUAGE : ENGLISH Â³ FORMAT : PDF Â³Â°Â³

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Â³Â°Â³ RLS DATE : 02/17/2009 Â³ SiZE : 10.3 MB Â³Â°Â³

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Â³Â°Â³ Since the initial work on constrained clustering, there have been Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ numerous advances in methods, applications, and our understanding Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ of the theoretical properties of constraints and constrained Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ clustering algorithms. Bringing these developments together, Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ Constrained Clustering: Advances in Algorithms, Theory, and Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ Applications presents an extensive collection of the latest Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ innovations in clustering data analysis methods that use background Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ knowledge encoded as constraints. Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ Algorithms Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ The first five chapters of this volume investigate advances in the Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ use of instance-level, pairwise constraints for partitional and Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ hierarchical clustering. The book then explores other types of Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ constraints for clustering, including cluster size balancing, Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ minimum cluster size,and cluster-level relational constraints. Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ Theory Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ It also describes variations of the traditional clustering under Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ constraints problem as well as approximation algorithms with Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ helpful performance guarantees. Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ Applications Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ The book ends by applying clustering with constraints to relational Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ data, privacy-preserving data publishing, and video surveillance Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ data. It discusses an interactive visual clustering approach, a Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ distance metric learning approach, existential constraints, and Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ automatically generated constraints. Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ With contributions from industrial researchers and leading academic Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ experts who pioneered the field, this volume delivers thorough Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ coverage of the capabilities and limitations of constrained Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ clustering methods as well as introduces new types of constraints Â³Â°Â³

Â³Â°Â³ and clustering algorithms. Â³Â°Â³

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