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张宪超著 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030528469

商品编码：14355818463

出版时间：2017-05-01

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

内容简介

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。

《数据聚类》：拨开纷繁表象，洞悉数据内在联系的艺术与科学 在这信息爆炸的时代，数据如潮水般涌来，它们形态各异，来源广泛，蕴含着无限的价值，也带来了前所未有的挑战。如何从海量、杂乱的数据中提炼出有意义的洞察？如何发现隐藏在数据背后的模式和结构？《数据聚类》一书，正是为解答这些核心问题而诞生的。本书并非简单罗列算法，而是深入剖析数据聚类这一强大而优雅的数据挖掘技术，带你踏上一场探索数据内在联系的旅程。 数据聚类的核心价值：化繁为简，揭示规律 数据聚类，顾名思义，是通过算法将具有相似性的数据对象分组，形成若干个“簇”。每个簇内的对象彼此相似，而不同簇的对象则差异显著。这一过程的精妙之处在于，它能够帮助我们： 简化复杂性： 将庞杂的数据集转化为一系列易于理解的组，极大地降低了理解和分析的门槛。 发现隐藏模式： 许多数据中的重要规律和趋势，在原始形态下难以察觉，聚类分析能够将这些“隐藏的宝藏”显现出来。 优化决策： 通过对数据的分组，可以更精准地识别目标群体、理解市场细分、优化资源配置，从而做出更明智的决策。 增强预测能力： 对数据进行聚类后，可以针对不同簇的特性构建更具针对性的预测模型，提升预测的准确性。 数据降维与压缩： 聚类可以将大量数据点映射到少数簇的代表性特征上，实现一定程度的数据降维和压缩，便于后续处理。 《数据聚类》一书将系统地引领读者领略数据聚类的魅力，从最基础的概念出发，逐步深入到各种经典的、先进的聚类算法，并探讨它们在不同场景下的应用。 本书的独特视角：理论与实践的深度融合 不同于市面上一些仅侧重理论推导或仅罗列代码的图书，《数据聚类》力求在理论深度与实践应用之间找到完美的平衡点。 理论的基石： 本书将详细阐述数据聚类的基本原理，包括： 相似性度量： 深入探讨如何在不同类型的数据（数值型、类别型、混合型）之间定义和计算相似性（或距离），这是聚类分析的基石。我们将学习欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度、Jaccard相似系数等经典度量方法，并分析其适用场景和局限性。 聚类准则： 介绍不同的聚类准则，例如最小化簇内平方和（K-means）、最大化簇间距离（Hierarchical Clustering）等，理解这些准则如何指导算法找到最优的聚类划分。 算法的内在逻辑： 深入剖析各类聚类算法的核心思想、迭代过程、收敛条件等，使读者不仅知其然，更知其所以然。 实践的指南： 理论的阐述绝非纸上谈兵，本书将通过丰富的案例和代码示例，将理论知识转化为实际操作能力： 算法的详尽解析： 本书将覆盖一系列主流的聚类算法，并进行细致入微的讲解，包括： 划分式聚类： 以K-means及其变种（如K-medoids、Mini-batch K-means）为代表，深入剖析其原理、优缺点、参数选择和优化策略。 层次式聚类： 讲解凝聚式（Agglomerative）和分裂式（Divisive）层次聚类的工作机制，包括各种连接方法（如单连接、全连接、平均连接）的差异，以及如何构建和解读聚类树。 基于密度的聚类： 重点介绍DBSCAN等算法，理解其如何在存在噪声和不规则形状的数据集中识别簇，以及密度可扩展性的概念。 基于模型的聚类： 探讨期望最大化（EM）算法在混合模型（如高斯混合模型 GMM）中的应用，理解其如何通过概率模型来解释数据分布和形成簇。 网格基（Grid-based）和基于特征（Feature-based）的聚类方法也将有所涉猎，拓展读者的视野。 算法的优劣与选择： 针对不同的数据特性、计算资源和应用需求，本书将提供指导，帮助读者选择最适合的聚类算法。例如，K-means对初始值敏感且倾向于发现球状簇，而DBSCAN则对噪声鲁棒且能发现任意形状的簇。 性能评估与验证： 仅仅进行聚类是不够的，如何评估聚类结果的质量至关重要。本书将介绍各种内部评估指标（如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数）和外部评估指标（如ARI、NMI），并讨论如何解释这些指标的含义。 实际案例分析： 通过一系列贴近现实的案例，本书将展示数据聚类在不同领域的应用，例如： 市场细分： 如何根据消费者的购买行为、人口统计学特征等对客户进行细分，以制定精准的营销策略。 图像分析： 如何利用聚类进行图像分割、颜色量化等。 文档分析： 如何将相似的文档分组，形成主题簇，便于信息检索和管理。 生物信息学： 如何对基因表达数据进行聚类，发现生物通路或基因功能群。 异常检测： 如何利用聚类找出与其他数据点显著不同的异常样本。 推荐系统： 如何根据用户的历史行为或物品的属性进行聚类，为用户推荐可能感兴趣的物品。 编程实现指导： 本书将提供使用主流数据科学库（如Python的Scikit-learn）实现各类聚类算法的代码示例，并讲解关键参数的设置和调优方法，让读者能够快速上手，将学到的知识应用到实际问题中。 面向的读者群体： 《数据聚类》适合以下人群阅读： 数据科学家与分析师： 需要掌握数据挖掘核心技术，从数据中发现洞察，为业务决策提供支持。 机器学习工程师： 需要构建和优化模型，理解算法的内在机制，能够根据需求选择和实现最合适的聚类算法。 计算机科学与统计学专业学生： 希望系统学习数据挖掘和模式识别理论，打下坚实的基础。 对数据分析感兴趣的各行业从业者： 渴望利用数据解决实际问题，提升工作效率和业务效益。 科研人员： 需要在各自的研究领域中处理和分析大量数据，发现潜在规律。 本书的结构概览： 本书的结构设计旨在循序渐进，让读者能够由浅入深地掌握数据聚类技术： 第一部分：数据聚类的基础 导论：数据聚类的意义与价值 相似性度量：距离、相似系数的探讨 聚类问题的定义与基本概念 第二部分：经典聚类算法详解 划分式聚类：K-means及其变种 层次式聚类：凝聚与分裂 基于密度的聚类：DBSCAN 基于模型的聚类：高斯混合模型 第三部分：高级聚类技术与应用 文本数据的聚类 图像数据的聚类 混合型数据的聚类 聚类结果的评估与可视化 聚类在异常检测与推荐系统中的应用 第四部分：实践操作与案例分析 使用Python实现聚类算法 真实世界案例研究 常见问题解答与进阶探讨 超越算法本身：培养数据洞察力 《数据聚类》的价值不仅在于传授算法，更在于培养读者的数据洞察力。在数据分析的实践中，算法只是工具，更重要的是理解数据本身的特性，选择合适的工具，并对结果进行合理的解释。本书将通过大量的讨论和案例，引导读者思考： 数据的预处理与特征工程如何影响聚类结果？ 聚类结果的解释性有多重要？ 如何将聚类分析与其他数据挖掘技术相结合，以获得更全面的洞察？ 结语 数据聚类是一门兼具科学严谨性和艺术创造力的学科。它要求我们具备扎实的理论基础，也需要我们具备灵活的实践能力和敏锐的数据直觉。《数据聚类》这本书，正是为你打开这扇大门而准备的。无论你是初学者还是有一定经验的从业者，本书都将为你提供一条清晰的学习路径，帮助你掌握这门强大的数据分析技术，在纷繁复杂的数据世界中，找到属于你的宝藏。阅读本书，你将不再只是数据的观察者，而是能够深入其肌理，洞悉其规律，并运用这份洞察力，驱动创新与进步的赋能者。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，《数据聚类》这本书的阅读体验让我非常惊喜。我之前读过一些关于机器学习的书籍，很多都充斥着晦涩的数学公式和复杂的理论，读起来非常吃力，常常看到一半就放弃了。但是这本书完全不一样，作者非常注重理论与实践的结合，用非常清晰易懂的语言阐述了数据聚类的各种概念和方法。书中的案例分析非常贴近实际需求，无论是市场细分、用户画像，还是图像识别，都能找到与之相关的聚类应用。我特别喜欢书中关于“模型选择”和“参数调优”的章节，这部分内容直接解决了我在实践中遇到的很多难题。作者提供了多种评估聚类效果的标准，并且指导读者如何根据实际情况选择最合适的算法和参数，这一点非常实用。而且，书里还介绍了如何利用Python等工具实现聚类算法，这对我来说是个巨大的福音，因为我一直想将理论知识转化为实际操作。总的来说，这本书的结构安排非常合理，循序渐进，难度适中，即使是初学者也能轻松跟上。它不仅教授了“是什么”，更教会了“怎么做”，让我对数据聚类有了全面而深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

《数据聚类》这本书就像是一份为数据分析新手量身定制的“武林秘籍”。我之前对数据分析的理解非常片面，总觉得它只是关于数据的堆砌和简单的统计。但是这本书彻底颠覆了我的认知。它不仅详细介绍了各种经典的聚类算法，还深入浅出地讲解了这些算法背后的数学原理，并且配以大量的可视化图表，让原本枯燥的理论变得生动有趣。我尤其欣赏书中对“聚类”的定义和解读，它不仅仅是简单的分类，更是一种探索数据内在规律、发现隐藏模式的强大手段。书中提供的许多实际案例，让我看到了聚类技术在各个行业的广泛应用，比如在生物信息学中识别基因相似性，在社交网络中发现社群结构，等等。读完这些案例，我仿佛打开了新世界的大门，认识到数据分析可以如此贴近生活，如此有影响力。此外，书中还提到了许多关于如何解读聚类结果、以及如何根据业务需求选择合适算法的技巧，这些都是非常宝贵的实操经验，对于我们这些想将知识应用于实际工作的人来说，简直是雪中送炭。

评分☆☆☆☆☆

这本书《数据聚类》带给我的震撼是层层递进的，就像剥洋葱一样，越往里读，越觉得作者的功力深厚。我之前以为聚类无非就是把相似的东西放在一起，但读了这本书之后，才发现里面大有学问。作者不仅仅是罗列了算法，而是从数据本身的特性出发，一步步引导读者去理解为什么需要聚类，以及在不同的数据场景下，应该如何选择最恰当的方法。我记得其中一个关于“密度聚类”的章节，作者用一个非常形象的比喻来解释 DBSCAN 算法的原理，我之前对 DBSCAN 这种算法一直觉得很难理解，读完之后感觉豁然开朗，甚至有点想要自己动手去实现一下。而且，这本书的语言风格非常接地气，没有太多空洞的理论，而是用大量贴合实际的例子来佐证观点，让我觉得学到的东西是实实在在的，能够解决实际问题。读完这本书，我感觉自己对数据的理解能力提升了一个维度，不再是被动地接受数据，而是能够主动地去探索数据，去发现数据中隐藏的价值。这本书绝对是数据分析领域的一本不可多得的佳作。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本书《数据聚类》简直太给力了！我之前一直对数据分析这个领域很感兴趣，但是总觉得好像门槛很高，不知道从哪里下手。偶然间看到了这本书，名字听起来就挺有意思的，就抱着试试看的心态买来读了。结果真的让我大开眼界！书里不仅把“数据聚类”这个概念讲得非常透彻，还结合了很多实际的应用案例，简直就像在跟一个经验丰富的老师傅学习一样。我记得书里有一章讲到了如何选择合适的聚类算法，当时我还在纠结K-Means和层次聚类之间该怎么选，读完那章之后，我一下子就明白了它们各自的优缺点，以及在什么情况下更适合使用哪种算法。而且，书里还提供了很多代码示例，我跟着敲了敲，发现真的很容易上手，不像有些技术书籍那样枯燥乏味。特别是它在讲解一些复杂的概念时，用了大量的图示和比喻，让我这种初学者也能轻松理解。现在我感觉我对数据分析的信心一下子提升了好几个档次，迫不及待地想把学到的知识应用到我自己的项目中去！如果你们也对数据分析感兴趣，但又不知道从何开始，我强烈推荐这本书，它绝对会让你少走很多弯路，并且快速入门。

评分☆☆☆☆☆

这本书《数据聚类》给我的感觉就像是打开了一扇通往数据世界的新大门。我平时工作会接触到一些数据，但一直以来都是用一些比较基础的方法来处理，总觉得挖掘不出数据的深层价值。读了这本书，我才真正体会到“聚类”的强大之处。它不仅仅是简单的分组，更是一种洞察数据内在结构和模式的有力工具。书里详细介绍了各种主流的聚类算法，从原理到实现，都讲解得非常细致，而且作者的语言风格非常幽默风趣，读起来一点都不枯燥。尤其让我印象深刻的是，书里用了一个生动的例子来解释“高维数据”的问题，我之前对这个概念一直很模糊，读完之后茅塞顿开。作者还特别强调了数据预处理的重要性，以及如何评估聚类结果的好坏，这对于实际应用来说至关重要。我特别喜欢书里关于“异常值检测”的部分，这在很多领域都很有用，比如金融风控、网络安全等等。读完这本书，我感觉自己解决问题的思路都开阔了很多，不再局限于单一的分析方法。这本书的价值远超我的预期，它不仅是一本技术指南，更像是一位数据分析的启蒙导师，让我看到了数据背后隐藏的无限可能。