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Unsupervised Machine Learning for Clustering in Political and Social Research - Philip D. Waggoner - cover

LIBRO INGLESE

Unsupervised Machine Learning for Clustering in Political and Social Research

Name: Unsupervised Machine Learning for Clustering in Political and Social Research
Price: 26.70 EUR
Availability: InStock
Author: Philip D. Waggoner
ISBN: 110879338X

di Philip D. Waggoner (Autore)

Cambridge University Press, 2021

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Descrizione

In the age of data-driven problem-solving, applying sophisticated computational tools for explaining substantive phenomena is a valuable skill. Yet, application of methods assumes an understanding of the data, structure, and patterns that influence the broader research program. This Element offers researchers and teachers an introduction to clustering, which is a prominent class of unsupervised machine learning for exploring and understanding latent, non-random structure in data. A suite of widely used clustering techniques is covered in this Element, in addition to R code and real data to facilitate interaction with the concepts. Upon setting the stage for clustering, the following algorithms are detailed: agglomerative hierarchical clustering, k-means clustering, Gaussian mixture models, and at a higher-level, fuzzy C-means clustering, DBSCAN, and partitioning around medoids (k-medoids) clustering.

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Dettagli

Autore:

Philip D. Waggoner

Editore:

Cambridge University Press

Collana:

Elements in Quantitative and Computational Methods for the Social Sciences

Anno:

2021

Rilegatura:

Paperback / softback

Pagine:

75 p.

Testo in English

Peso:

108 gr.

EAN:

9781108793384

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