Advanced Studies in Classification and Data Science / Imaizumi, Tadashi ; Okada, Akinori ; Miyamoto, Sadaaki ; Sakaori, Fumitake ; Yamamoto, Yoshiro ; Vichi, Maurizio  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Advanced Studies in Classification and Data Science Tipo de documento: documento electrónico Autores: Imaizumi, Tadashi, ; Okada, Akinori, ; Miyamoto, Sadaaki, ; Sakaori, Fumitake, ; Yamamoto, Yoshiro, ; Vichi, Maurizio, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XI, 524 p. 121 ilustraciones, 64 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1533112-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Estadísticas  Visualización de información  Sociología  Comportamiento del consumidor  Estadísticas aplicadas  Teoría y métodos estadísticos  Visualización de datos e información  Métodos sociológicos Clasificación: 519 Estadística y probabilidades Resumen: Este volumen editado se centra en los últimos avances en clasificación y ciencia de datos y cubre una amplia gama de temas en el contexto del análisis de datos y áreas relacionadas, por ejemplo, el análisis de datos complejos, análisis de datos cualitativos, métodos para datos de alta dimensión, dimensionalidad. reducción, visualización de datos, métodos estadísticos multivariados y diversas aplicaciones a datos reales en las ciencias sociales, las ciencias médicas y otras disciplinas. Además de compartir hallazgos teóricos y metodológicos, el libro muestra cómo aplicar los métodos propuestos a una variedad de problemas, por ejemplo, en el comportamiento del consumidor, la toma de decisiones, los datos de marketing y las estructuras de las redes sociales. Se cubren tanto los aspectos metodológicos como las aplicaciones a una amplia gama de áreas como la economía, las ciencias del comportamiento, las ciencias del marketing, las ciencias de la gestión y las ciencias sociales. El libro está dirigido principalmente a investigadores y profesionales interesados ​​en los últimos avances y aplicaciones prácticas en estos campos, así como a estadísticos aplicados y analistas de datos. Su combinación de avances metodológicos con una amplia gama de aplicaciones del mundo real recopiladas en varios campos lo convierte en un valor único para ayudar a los lectores a resolver sus problemas de investigación. Nota de contenido: Chapter 1. Multilevel model-based clustering: A new proposal of maximum-a-posteriori assignment -- Chapter 2. Multi-citeria classifications in regional development modelling -- Chapter 3. Non-parametric latent modeling and network clustering -- Chapter 4. Efficient, Geometrically-adaptive Techniques for Multiscale Gaussian-kernel SVM Classification -- Chapter 5. Random forests followed by computed ABC analysis as a feature selection method for machine-learning in biomedical data -- Chapter 6. Non-Hierarchical Clustering for Large Data without Recalculating Cluster Center -- Chapter 7. Supervised Nested Algorithm for Classification based on K-means -- Chapter 8. Using Classification of Regions Based on the Complexity of the Global Progress Indices for Supporting Development in Competitiveness -- Chapter 9. Estimation Methods Based on Weighting Clusters -- Chapter 10. Five Strategies for Accommodating Overdispersion in Simple Correspondence Analysis -- Chapter 11. From Joint Graphical Display to Bi-Modal Clustering: [2] Dual Space Versus Total Space -- Chapter 12. Linear Time Visualization and Search in Big Data using Pixellated Factor Space Mapping -- Chapter 13. From Joint Graphical Display to Bi-Modal Clustering: [1] A Giant Leap in Quantication Theory -- Chapter 14. External Logistic Biplots for Mixed Types of Data -- Chapter 15. Functional clustering approach for analysis of concentration -- Chapter 16. Generalized additive models for the detection of copy number variations (CNVs) using multi gene panel sequencing data -- Chapter 17. Variable selection for classification of multivariate functional data -- Chapter 18. Initial value selection for the alternating least squares algorithm -- Chapter 19. Inference for General MANOVA Based on ANOVA-Type Statistic -- Chapter 20. How To Cross the River? - New 'Distance'Measures -- Chapter 21. New Statistical Matching Method Using Multinomial Logistic Regression Model -- Chapter 22. Constructing graphical models for multi-source data: Sparse Network And Component analysis -- Chapter 23. Understanding Malvestuto's normalized mutual information -- Chapter 24. Understanding the Rand index -- Chapter 25. Layered Multivariate Regression with Its Applications -- Chapter 26. An exploratory study on the clumpiness measure of intertransaction times: how is it useful for customer relationship management? -- Chapter 27. Data Quality Management of Chain Stores based on Outlier Detection -- Chapter 28. Analysis of expenditure pattens of virtual marriage households consisting of working couples synthesized by statistical matching method q -- Chapter 29. The Effects of Natural Disasters on Household Income and Poverty in Rural Vietnam: An Analysis Using the Vietnam Household Living Standards Survey -- Chapter 30. Generalizability of relationship between number of tweets about and sales of new beverage products -- Chapter 31. Cluster Distance-Based Regression -- Chapter 32. Bayesian network analysis of fashion behaviour -- Chapter 33. Determining the Similarity Index in Electoral Behavior Analysis: An Issue Voting Behavioral:Mapping -- Chapter 34. Well-Being Measures -- Chapter 35. The Relationship between Household Assets and Choice to Work: Evidence from Japanese Official Microdata -- Chapter 36. Visualization and Spatial Statistical Analysis for Vietnam Household Living Standard Survey -- Chapter 37. Changes in the Gendered Division of Labor and Women's Economic Contributions within Japanese Couples -- Chapter 38. Employment structures vs. educational capital in the European Union regions -- Chapter 39. The IPUMS Approach to Harmonizing the World's Population Census Data -- Chapter 40. A Supervised Multiclass Classifieras an Autocoding System for the Family Income and Expenditure Survey -- . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Advanced Studies in Classification and Data Science [documento electrónico] / Imaizumi, Tadashi, ; Okada, Akinori, ; Miyamoto, Sadaaki, ; Sakaori, Fumitake, ; Yamamoto, Yoshiro, ; Vichi, Maurizio,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2020 . - XI, 524 p. 121 ilustraciones, 64 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-1533112-- Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Estadísticas  Visualización de información  Sociología  Comportamiento del consumidor  Estadísticas aplicadas  Teoría y métodos estadísticos  Visualización de datos e información  Métodos sociológicos Clasificación: 519 Estadística y probabilidades Resumen: Este volumen editado se centra en los últimos avances en clasificación y ciencia de datos y cubre una amplia gama de temas en el contexto del análisis de datos y áreas relacionadas, por ejemplo, el análisis de datos complejos, análisis de datos cualitativos, métodos para datos de alta dimensión, dimensionalidad. reducción, visualización de datos, métodos estadísticos multivariados y diversas aplicaciones a datos reales en las ciencias sociales, las ciencias médicas y otras disciplinas. Además de compartir hallazgos teóricos y metodológicos, el libro muestra cómo aplicar los métodos propuestos a una variedad de problemas, por ejemplo, en el comportamiento del consumidor, la toma de decisiones, los datos de marketing y las estructuras de las redes sociales. Se cubren tanto los aspectos metodológicos como las aplicaciones a una amplia gama de áreas como la economía, las ciencias del comportamiento, las ciencias del marketing, las ciencias de la gestión y las ciencias sociales. El libro está dirigido principalmente a investigadores y profesionales interesados ​​en los últimos avances y aplicaciones prácticas en estos campos, así como a estadísticos aplicados y analistas de datos. Su combinación de avances metodológicos con una amplia gama de aplicaciones del mundo real recopiladas en varios campos lo convierte en un valor único para ayudar a los lectores a resolver sus problemas de investigación. Nota de contenido: Chapter 1. Multilevel model-based clustering: A new proposal of maximum-a-posteriori assignment -- Chapter 2. Multi-citeria classifications in regional development modelling -- Chapter 3. Non-parametric latent modeling and network clustering -- Chapter 4. Efficient, Geometrically-adaptive Techniques for Multiscale Gaussian-kernel SVM Classification -- Chapter 5. Random forests followed by computed ABC analysis as a feature selection method for machine-learning in biomedical data -- Chapter 6. Non-Hierarchical Clustering for Large Data without Recalculating Cluster Center -- Chapter 7. Supervised Nested Algorithm for Classification based on K-means -- Chapter 8. Using Classification of Regions Based on the Complexity of the Global Progress Indices for Supporting Development in Competitiveness -- Chapter 9. Estimation Methods Based on Weighting Clusters -- Chapter 10. Five Strategies for Accommodating Overdispersion in Simple Correspondence Analysis -- Chapter 11. From Joint Graphical Display to Bi-Modal Clustering: [2] Dual Space Versus Total Space -- Chapter 12. Linear Time Visualization and Search in Big Data using Pixellated Factor Space Mapping -- Chapter 13. From Joint Graphical Display to Bi-Modal Clustering: [1] A Giant Leap in Quantication Theory -- Chapter 14. External Logistic Biplots for Mixed Types of Data -- Chapter 15. Functional clustering approach for analysis of concentration -- Chapter 16. Generalized additive models for the detection of copy number variations (CNVs) using multi gene panel sequencing data -- Chapter 17. Variable selection for classification of multivariate functional data -- Chapter 18. Initial value selection for the alternating least squares algorithm -- Chapter 19. Inference for General MANOVA Based on ANOVA-Type Statistic -- Chapter 20. How To Cross the River? - New 'Distance'Measures -- Chapter 21. New Statistical Matching Method Using Multinomial Logistic Regression Model -- Chapter 22. Constructing graphical models for multi-source data: Sparse Network And Component analysis -- Chapter 23. Understanding Malvestuto's normalized mutual information -- Chapter 24. Understanding the Rand index -- Chapter 25. Layered Multivariate Regression with Its Applications -- Chapter 26. An exploratory study on the clumpiness measure of intertransaction times: how is it useful for customer relationship management? -- Chapter 27. Data Quality Management of Chain Stores based on Outlier Detection -- Chapter 28. Analysis of expenditure pattens of virtual marriage households consisting of working couples synthesized by statistical matching method q -- Chapter 29. The Effects of Natural Disasters on Household Income and Poverty in Rural Vietnam: An Analysis Using the Vietnam Household Living Standards Survey -- Chapter 30. Generalizability of relationship between number of tweets about and sales of new beverage products -- Chapter 31. Cluster Distance-Based Regression -- Chapter 32. Bayesian network analysis of fashion behaviour -- Chapter 33. Determining the Similarity Index in Electoral Behavior Analysis: An Issue Voting Behavioral:Mapping -- Chapter 34. Well-Being Measures -- Chapter 35. The Relationship between Household Assets and Choice to Work: Evidence from Japanese Official Microdata -- Chapter 36. Visualization and Spatial Statistical Analysis for Vietnam Household Living Standard Survey -- Chapter 37. Changes in the Gendered Division of Labor and Women's Economic Contributions within Japanese Couples -- Chapter 38. Employment structures vs. educational capital in the European Union regions -- Chapter 39. The IPUMS Approach to Harmonizing the World's Population Census Data -- Chapter 40. A Supervised Multiclass Classifieras an Autocoding System for the Family Income and Expenditure Survey -- . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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