Branch-and-Bound Applications in Combinatorial Data Analysis (eBook)

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2005 | 2005
XII, 222 Seiten
Springer New York (Verlag)
978-0-387-28810-9 (ISBN)

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Branch-and-Bound Applications in Combinatorial Data Analysis - Michael J. Brusco, Stephanie Stahl
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This book provides clear explanatory text, illustrative mathematics and algorithms, demonstrations of the iterative process, pseudocode, and well-developed examples for applications of the branch-and-bound paradigm to important problems in combinatorial data analysis.

Supplementary material, such as computer programs, are provided on the world wide web.

Dr. Brusco is an editorial board member for the Journal of Classification, and a member of the Board of Directors for the Classification Society of North America.


This monograph focuses on the application of the solution strategy known as branch-and-bound to problems of combinatorial data analysis. Combinatorial data analysis problems typically require either the sel- tion of a subset of objects from a larger (master) set, the grouping of a collection of objects into mutually exclusive and exhaustive subsets, or the sequencing of objects. To obtain verifiably optimal solutions for this class of problems, we must evaluate (either explicitly or implicitly) all feasible solutions. Unfortunately, the number of feasible solutions for problems of combinatorial data analysis grows exponentially with pr- lem size. For this reason, the explicit enumeration and evaluation of all solutions is computationally infeasible for all but the smallest problems. The branch-and-bound solution method is one type of partial enume- tion solution strategy that enables some combinatorial data analysis pr- lems to be solved optimally without explicitly enumerating all feasible solutions. To understand the operation of a branch-and-bound algorithm, we d- tinguish complete solutions from partial solutions. A complete solution is one for which a feasible solution to the optimization problem has been produced (e. g. , all objects are assigned to a group, or all objects are - signed a sequence position). A partial solution is an incomplete solution (e. g. , some objects are not assigned to a group, or some objects are not assigned a sequence position).

Cluster Analysis—Partitioning.- An Introduction to Branch-and-Bound Methods for Partitioning.- Minimum-Diameter Partitioning.- Minimum Within-Cluster Sums of Dissimilarities Partitioning.- Minimum Within-Cluster Sums of Squares Partitioning.- Multiobjective Partitioning.- Seriation.- to the Branch-and-Bound Paradigm for Seriation.- Seriation—Maximization of a Dominance Index.- Seriation—Maximization of Gradient Indices.- Seriation—Unidimensional Scaling.- Seriation—Multiobjective Seriation.- Variable Selection.- to Branch-and-Bound Methods for Variable Selection.- Variable Selection for Cluster Analysis.- Variable Selection for Regression Analysis.

Erscheint lt. Verlag 30.11.2005
Reihe/Serie Statistics and Computing
Statistics and Computing
Zusatzinfo XII, 222 p.
Verlagsort New York
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik
Mathematik / Informatik Mathematik Computerprogramme / Computeralgebra
Mathematik / Informatik Mathematik Graphentheorie
Mathematik / Informatik Mathematik Statistik
Mathematik / Informatik Mathematik Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik
Sozialwissenschaften Soziologie Empirische Sozialforschung
Technik
Wirtschaft Betriebswirtschaft / Management Planung / Organisation
Wirtschaft Betriebswirtschaft / Management Unternehmensführung / Management
Schlagworte algorithms • Analysis • classification • cluster analysis • Clustering • Data Analysis • Graph • Operations Research • Optimization • Regression Analysis • SiM • Statistical Analysis
ISBN-10 0-387-28810-4 / 0387288104
ISBN-13 978-0-387-28810-9 / 9780387288109
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