Cluster analysis and mathematical programming

Fecha:	1997
Resumen:	Given a set of entities, Cluster Analysis aims at finding subsets, called clusters, which are homogeneous and/or well separated. As many types of clustering and criteria for homogeneity or separation are of interest, this is a vast field. A survey is given from a mathematical programming viewpoint. Steps of a clustering study, types of clustering and criteria are discussed. Then algorithms for hierarchical, partitioning, sequential, and additive clustering are studied. Emphasis is on solution methods, i. e. , dynamic programming, graph theoretical algorithms, branch-and-bound, cutting planes, column generation and heuristics. .
Derechos:	Aquest material està protegit per drets d'autor i/o drets afins. Podeu utilitzar aquest material en funció del que permet la legislació de drets d'autor i drets afins d'aplicació al vostre cas. Per a d'altres usos heu d'obtenir permís del(s) titular(s) de drets.
Lengua:	Anglès
Documento:	Article ; recerca ; Versió publicada
Materia:	Cluster analysis ; Hierarchy ; Partition
Publicado en:	Mathematical Programming, vol. 79 n. 1-3 (1997) p. 191-215, ISSN 0025-5610

25 p, 1.4 MB

Acceso restringido a la UAB

Registro creado el 2006-03-13, última modificación el 2024-12-07