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数据聚类
  • 作者(著作方式): 张宪超 (著)

  • 字数(千字):666
  • 发布时间:2017-08-28
  • 语种:中文
  • DOI:10.12033/b.2016470031
  • ISBN:9787030528469
  • 所属分类:技术>计算机与信息技术>人工智能|建模|算法

  • 112.80¥188.00
  • 2 2
内容介绍

聚类是数据挖掘领域的一个重要分支。本书全面系统地介绍聚类的主要方法。首先,对涉及聚类的各个方面进行简略的综述;然后,对各类聚类算法进行较详细的讨论。本书主要内容分为三大部分:第一部分是经典算法部分(第2~6章),讨论k-均值、DBSCAN等传统算法;第二部分是高级算法部分(第7~12章),讨论半监督聚类、高维数据聚类、不确定数据聚类等;第三部分是多源数据聚类部分(第13章),主要讨论多视角聚类和多任务聚类。

本书可供数据科学与人工智能等领域的研究人员、工程技术人员、相关学科研究生和基础较好的高年级本科生参考阅读。

目录
前言 符 号 表 1 概 述 2   基于模型的聚类 3   基于划分的聚类算法 4   基于密度的聚类算法 5   基于网格的聚类算法 6   层次聚类算法 7   半监督聚类 8   谱 聚 类 9   基于非负矩阵分解的聚类 10  高维数据聚类 11   图 聚 类 12  不确定数据聚类 13  多源相关数据聚类

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