附件:设置1:设置2:设置3:本书是作者基于其多年的科研经验而撰写的聚类分析专著。全书从基础知识和实际应用两方面系统地介绍了聚类分析方法。基础知识部分阐述了聚类分析基本过程、数据预处理、相似度计算、验证指标、常见聚类方法原理和特点, 并给出了应用实例和程序供读者参考。应用部分则针对高维数据非监督学习问题, 分别以心电识别、脑电识别、行为识别以及智能材料识别等实际应用为例, 阐述了面向高维、多元、具有复杂特征的数据, 如何结合张量、智能优化方法、信息熵等其他领域知识进行聚类方法的创新。摘要:有书目 (第285-296页) 和索引
附注提要
本书是作者基于其多年的科研经验而撰写的聚类分析专著。全书从基础知识和实际应用两方面系统地介绍了聚类分析方法。基础知识部分阐述了聚类分析基本过程、数据预处理、相似度计算、验证指标、常见聚类方法原理和特点, 并给出了应用实例和程序供读者参考。应用部分则针对高维数据非监督学习问题, 分别以心电识别、脑电识别、行为识别以及智能材料识别等实际应用为例, 阐述了面向高维、多元、具有复杂特征的数据, 如何结合张量、智能优化方法、信息熵等其他领域知识进行聚类方法的创新。