Symbolic data analysis is a relatively new field that provides a range of methods for analyzing complex datasets. Standard statistical methods do not have the power or flexibility to make sense of very large datasets, and symbolic data analysis techniques have been developed in order to extract knowledge from such a data. Symbolic data methods differ from that of data mining, for example, because rather than identifying points of interest in the data, symbolic data methods allow the user to build models of the data and make predictions about the future events. This book focuses on classification methodology for interval and histogram valued data. The Authors previous book focuses on Pedagogy. This new book will present the latest developments in the subject. Symbolic Data is becoming more pervasive with the emergence of bigger and bigger computer datasets.

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