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portada Combinatorial Data Analysis. Optimization by Dynamic Programming (en Inglés)
Formato
Libro Físico
Editorial
Autor
Colección
SIAM Monographs on Discrete Mathematics and Applications
Año
2001
Idioma
Inglés
N° páginas
174
Encuadernación
Tapa Dura
Dimensiones
22.80 x 15.10 x 1.20 cm
ISBN13
9780898714784

Combinatorial Data Analysis. Optimization by Dynamic Programming (en Inglés)

Lawrence Hubert;Phipps Arabie;Jacqueline Meulman (Autor) · SIAM - Society for Industrial and Applied Mathematics · Tapa Dura

Combinatorial Data Analysis. Optimization by Dynamic Programming (en Inglés) - Lawrence Hubert;Phipps Arabie;Jacqueline Meulman

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Reseña del libro "Combinatorial Data Analysis. Optimization by Dynamic Programming (en Inglés)"

Providea a comprehensive and self-contained review delineating a very general DP paradigm or schema that can serve two functions. First, the paradigm can be applied in various special forms to encompass all previously proposed applications suggested in the classification literature. Second, the paradigm can lead directly to many more novel uses.

Combinatorial data analysis (CDA) refers to a wide class of methods for the study of relevant data sets in which the arrangement of a collection of objects is absolutely central. The focus of this monograph is on the identification of arrangements, which are then further restricted to where the combinatorial search is carried out by a recursive optimization process based on the general principles of dynamic programming (DP).

The authors provide a comprehensive and self-contained review delineating a very general DP paradigm or schema that can serve two functions. First, the paradigm can be applied in various special forms to encompass all previously proposed applications suggested in the classification literature. Second, the paradigm can lead directly to many more novel uses. An appendix is included as a user's manual for a collection of programs available as freeware.

The incorporation of a wide variety of CDA tasks under one common optimization framework based on DP is one of the book's strongest points. The authors include verifiably optimal solutions to nontrivially sized problems over the array of data analysis tasks discussed.

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