Advances in Self-Organizing Maps, Learning Vector Quantization, Clustering and Data Visualization (eBook)
XII, 119 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-031-15444-7 (ISBN)
In this collection, the reader can ?nd recent advancements in self-organizing maps (SOMs) and learning vector quantization (LVQ), including progressive ideas on exploiting features of parallel computing. The collection is balanced in presenting novel theoretical contributions with applied results in traditional ?elds of SOMs, such as visualization problems and data analysis. Besides, the collection further includes less traditional deployments in trajectory clustering and recent results on exploiting quantum computation. The presented book is worth interest to data analysis and machine learning researchers and practitioners, speci?cally those interested in being updated with current developments in unsupervised learning, data visualization, and self-organization.
| Erscheint lt. Verlag | 26.8.2022 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Lecture Notes in Networks and Systems | Lecture Notes in Networks and Systems |
| Zusatzinfo | XII, 119 p. 45 illus., 34 illus. in color. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
| Technik | |
| Schlagworte | Computational Intelligence • Data Visualization • Intelligent Systems • Learning Vector Quantization • LVQ • Self-Organizing Maps • SOM • WSOM • WSOM 2022 |
| ISBN-10 | 3-031-15444-4 / 3031154444 |
| ISBN-13 | 978-3-031-15444-7 / 9783031154447 |
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