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作 者:张宪超 著定 价:188出 版 社:科学出版社出版日期:2017年05月01日页 数:388装 帧:精装ISBN:9787030528469●序
●前言
●符号表
●1 概述
●1.1 问题描述
●1.2 方法进展
●1.2.1 经典算法
●1.2.2 高级算法
●1.2.3 多源数据算法
●1.3 半监督聚类
●1.4 数据类型
●1.4.1 属性数据
●1.4.2 离散序列数据
●1.4.3 时间序列数据
●1.4.4 文本数据
●1.4.5 多媒体数据
●1.4.6 流数据
●1.4.7 各类数据聚类技术汇总
●1.5 衍生问题
●1.5.1 特征选择
●部分目录 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：靠前部分是经典算法部分（第2～6章），讨论k-均值、DBSCAN等传统算法；第二部分是不错算法部分（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（靠前3章），主要讨论多视角聚类和多任务聚类。
●前言
●符号表
●1 概述
●1.1 问题描述
●1.2 方法进展
●1.2.1 经典算法
●1.2.2 高级算法
●1.2.3 多源数据算法
●1.3 半监督聚类
●1.4 数据类型
●1.4.1 属性数据
●1.4.2 离散序列数据
●1.4.3 时间序列数据
●1.4.4 文本数据
●1.4.5 多媒体数据
●1.4.6 流数据
●1.4.7 各类数据聚类技术汇总
●1.5 衍生问题
●1.5.1 特征选择
●部分目录 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：靠前部分是经典算法部分（第2～6章），讨论k-均值、DBSCAN等传统算法；第二部分是不错算法部分（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（靠前3章），主要讨论多视角聚类和多任务聚类。
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