This book describes optimization models of clustering problems and clustering algorithms based on optimization techniques, including their implementation, evaluation, and applications.
The book gives a comprehensive and detailed description of optimization approaches for solving clustering problems; the authors' emphasis on clustering algorithms is based on deterministic methods of optimization.
The book also includes results on real-time clustering algorithms based on optimization techniques, addresses implementation issues of these clustering algorithms, and discusses new challenges arising from big data.
The book is ideal for anyone teaching or learning clustering algorithms.
It provides an accessible introduction to the eld and it is well suited for practitioners already familiar with the basics of optimization.
About the Author Adil M.
Bagirov is currently an Associate Professor at School of Science, Engineering and Information Technology, Federation University Australia, Ballarat, Australia.
He received a master degree in Applied Mathematics from Baku State University, Azerbaijan in 1983, and the Candidate of Sciences degree in Mathematical Cybernetics from the Institute of Cybernetics of Azerbaijan National Academy of Sciences in 1989 and Ph D degree in Optimization from Federation University Australia (formerly the University of Ballarat), Ballarat, Australia in 2002.
He worked at the Space Research Institute (Baku, Azerbaijan), Baku State University (Baku, Azerbaijan), Joint Institute for Nuclear Research (Moscow, Russia).
Bagirov is with Federation University Australia (Ballarat, Australia) since 1999.
He currently holds the Associate Professor position at this university.
He has won five Australian Research Council Discovery and Linkage grants to conduct research in nonsmooth and global optimization and their applications.
He was awarded the Australian Research Council Postdoctoral Fellowship and the Australian Research Council Research Fellowship.
His m.
Springer este o companie de editură proeminentă la nivel mondial, specializată în literatura academică și științifică.
Fondată în 1842 la Berlin, Germania, Springer a crescut pentru a deveni unul dintre cei mai mari și mai respectați editori din lume, cu birouri și operațiuni în numeroase țări.
Springer publică o gamă largă de reviste academice, cărți, lucrări de referință și baze de date online care acoperă o gamă largă de discipline, inclusiv știință, tehnologie, medicină, inginerie, matematică, umaniste, științe sociale și afaceri.
Catalogul extins al companiei include: 1.
Reviste: Springer publică mii de reviste academice evaluate de colegi care acoperă un spectru larg de discipline.
Aceste reviste prezintă articole de cercetare originale, recenzii și contribuții academice din partea experților în domeniile lor respective.
Cărți: Springer publică o selecție diversă de cărți, inclusiv manuale, monografii, lucrări de referință și titluri profesionale.
Aceste cărți acoperă o gamă largă de subiecte și se adresează cercetătorilor, studenților, profesioniștilor și practicienilor.
Lucrări de referință: Springer produce lucrări de referință cu autoritate, cum ar fi enciclopedii, manuale, dicționare și atlase, care oferă o acoperire cuprinzătoare a unor subiecte și discipline specifice.
Baze de date online: Springer oferă baze de date și platforme online care oferă acces la vasta sa colecție de conținut academic.
Aceste platforme permit utilizatorilor să caute, să răsfoiască și să acceseze literatură academică, reviste, cărți și materiale de referință.
Springer este cunoscut pentru angajamentul său față de calitate, integritate și inovație în publicarea academică.
Compania lucrează îndeaproape cu autori, editori, recenzori și instituții academice pentru a asigura cele mai înalte standarde de excelență și rigoare academică în publicațiile sale.
Prin urmare, Springer este considerată pe scară largă ca o sursă de încredere de informații academice și o resursă valoroasă pentru cercetători, studenți și profesioniști din întreaga lume.
Springer Partitional clustering via nonsmooth optimization: clustering via optimization, hardcover/adil m. bagirov
