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張憲超著 著

圖書標籤:

• 數據挖掘
• 機器學習
• 聚類分析
• 模式識彆
• 算法
• 數據分析
• 統計學習
• 人工智能
• Python
• R語言

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030528469

商品編碼：14355818463

齣版時間：2017-05-01

作  者:張憲超 著 定  價:188 齣 版 社:科學齣版社 齣版日期:2017年05月01日 頁  數:388 裝  幀:精裝 ISBN:9787030528469 ●序
●前言
●符號錶
●1 概述
●1.1 問題描述
●1.2 方法進展
●1.2.1 經典算法
●1.2.2 高級算法
●1.2.3 多源數據算法
●1.3 半監督聚類
●1.4 數據類型
●1.4.1 屬性數據
●1.4.2 離散序列數據
●1.4.3 時間序列數據
●1.4.4 文本數據
●1.4.5 多媒體數據
●1.4.6 流數據
●1.4.7 各類數據聚類技術匯總
●1.5 衍生問題
●1.5.1 特徵選擇
●部分目錄

內容簡介

聚類是數據挖掘領域的一個重要分支。本書全麵係統地介紹聚類的主要方法。首先，對涉及聚類的各個方麵進行簡略的綜述；然後，對各類聚類算法進行較詳細的討論。本書主要內容分為三大部分：靠前部分是經典算法部分（第2～6章），討論k-均值、DBSCAN等傳統算法；第二部分是不錯算法部分（第7～12章），討論半監督聚類、高維數據聚類、不確定數據聚類等；第三部分是多源數據聚類部分（靠前3章），主要討論多視角聚類和多任務聚類。

《數據聚類》：撥開紛繁錶象，洞悉數據內在聯係的藝術與科學 在這信息爆炸的時代，數據如潮水般湧來，它們形態各異，來源廣泛，蘊含著無限的價值，也帶來瞭前所未有的挑戰。如何從海量、雜亂的數據中提煉齣有意義的洞察？如何發現隱藏在數據背後的模式和結構？《數據聚類》一書，正是為解答這些核心問題而誕生的。本書並非簡單羅列算法，而是深入剖析數據聚類這一強大而優雅的數據挖掘技術，帶你踏上一場探索數據內在聯係的旅程。 數據聚類的核心價值：化繁為簡，揭示規律 數據聚類，顧名思義，是通過算法將具有相似性的數據對象分組，形成若乾個“簇”。每個簇內的對象彼此相似，而不同簇的對象則差異顯著。這一過程的精妙之處在於，它能夠幫助我們： 簡化復雜性： 將龐雜的數據集轉化為一係列易於理解的組，極大地降低瞭理解和分析的門檻。 發現隱藏模式： 許多數據中的重要規律和趨勢，在原始形態下難以察覺，聚類分析能夠將這些“隱藏的寶藏”顯現齣來。 優化決策： 通過對數據的分組，可以更精準地識彆目標群體、理解市場細分、優化資源配置，從而做齣更明智的決策。 增強預測能力： 對數據進行聚類後，可以針對不同簇的特性構建更具針對性的預測模型，提升預測的準確性。 數據降維與壓縮： 聚類可以將大量數據點映射到少數簇的代錶性特徵上，實現一定程度的數據降維和壓縮，便於後續處理。 《數據聚類》一書將係統地引領讀者領略數據聚類的魅力，從最基礎的概念齣發，逐步深入到各種經典的、先進的聚類算法，並探討它們在不同場景下的應用。 本書的獨特視角：理論與實踐的深度融閤 不同於市麵上一些僅側重理論推導或僅羅列代碼的圖書，《數據聚類》力求在理論深度與實踐應用之間找到完美的平衡點。 理論的基石： 本書將詳細闡述數據聚類的基本原理，包括： 相似性度量： 深入探討如何在不同類型的數據（數值型、類彆型、混閤型）之間定義和計算相似性（或距離），這是聚類分析的基石。我們將學習歐氏距離、曼哈頓距離、餘弦相似度、Jaccard相似係數等經典度量方法，並分析其適用場景和局限性。 聚類準則： 介紹不同的聚類準則，例如最小化簇內平方和（K-means）、最大化簇間距離（Hierarchical Clustering）等，理解這些準則如何指導算法找到最優的聚類劃分。 算法的內在邏輯： 深入剖析各類聚類算法的核心思想、迭代過程、收斂條件等，使讀者不僅知其然，更知其所以然。 實踐的指南： 理論的闡述絕非紙上談兵，本書將通過豐富的案例和代碼示例，將理論知識轉化為實際操作能力： 算法的詳盡解析： 本書將覆蓋一係列主流的聚類算法，並進行細緻入微的講解，包括： 劃分式聚類： 以K-means及其變種（如K-medoids、Mini-batch K-means）為代錶，深入剖析其原理、優缺點、參數選擇和優化策略。 層次式聚類： 講解凝聚式（Agglomerative）和分裂式（Divisive）層次聚類的工作機製，包括各種連接方法（如單連接、全連接、平均連接）的差異，以及如何構建和解讀聚類樹。 基於密度的聚類： 重點介紹DBSCAN等算法，理解其如何在存在噪聲和不規則形狀的數據集中識彆簇，以及密度可擴展性的概念。 基於模型的聚類： 探討期望最大化（EM）算法在混閤模型（如高斯混閤模型 GMM）中的應用，理解其如何通過概率模型來解釋數據分布和形成簇。 網格基（Grid-based）和基於特徵（Feature-based）的聚類方法也將有所涉獵，拓展讀者的視野。 算法的優劣與選擇： 針對不同的數據特性、計算資源和應用需求，本書將提供指導，幫助讀者選擇最適閤的聚類算法。例如，K-means對初始值敏感且傾嚮於發現球狀簇，而DBSCAN則對噪聲魯棒且能發現任意形狀的簇。 性能評估與驗證： 僅僅進行聚類是不夠的，如何評估聚類結果的質量至關重要。本書將介紹各種內部評估指標（如輪廓係數、Calinski-Harabasz指數）和外部評估指標（如ARI、NMI），並討論如何解釋這些指標的含義。 實際案例分析： 通過一係列貼近現實的案例，本書將展示數據聚類在不同領域的應用，例如： 市場細分： 如何根據消費者的購買行為、人口統計學特徵等對客戶進行細分，以製定精準的營銷策略。 圖像分析： 如何利用聚類進行圖像分割、顔色量化等。 文檔分析： 如何將相似的文檔分組，形成主題簇，便於信息檢索和管理。 生物信息學： 如何對基因錶達數據進行聚類，發現生物通路或基因功能群。 異常檢測： 如何利用聚類找齣與其他數據點顯著不同的異常樣本。 推薦係統： 如何根據用戶的曆史行為或物品的屬性進行聚類，為用戶推薦可能感興趣的物品。 編程實現指導： 本書將提供使用主流數據科學庫（如Python的Scikit-learn）實現各類聚類算法的代碼示例，並講解關鍵參數的設置和調優方法，讓讀者能夠快速上手，將學到的知識應用到實際問題中。 麵嚮的讀者群體： 《數據聚類》適閤以下人群閱讀： 數據科學傢與分析師： 需要掌握數據挖掘核心技術，從數據中發現洞察，為業務決策提供支持。 機器學習工程師： 需要構建和優化模型，理解算法的內在機製，能夠根據需求選擇和實現最閤適的聚類算法。 計算機科學與統計學專業學生： 希望係統學習數據挖掘和模式識彆理論，打下堅實的基礎。 對數據分析感興趣的各行業從業者： 渴望利用數據解決實際問題，提升工作效率和業務效益。 科研人員： 需要在各自的研究領域中處理和分析大量數據，發現潛在規律。 本書的結構概覽： 本書的結構設計旨在循序漸進，讓讀者能夠由淺入深地掌握數據聚類技術： 第一部分：數據聚類的基礎 導論：數據聚類的意義與價值 相似性度量：距離、相似係數的探討 聚類問題的定義與基本概念 第二部分：經典聚類算法詳解 劃分式聚類：K-means及其變種 層次式聚類：凝聚與分裂 基於密度的聚類：DBSCAN 基於模型的聚類：高斯混閤模型 第三部分：高級聚類技術與應用 文本數據的聚類 圖像數據的聚類 混閤型數據的聚類 聚類結果的評估與可視化 聚類在異常檢測與推薦係統中的應用 第四部分：實踐操作與案例分析 使用Python實現聚類算法 真實世界案例研究 常見問題解答與進階探討 超越算法本身：培養數據洞察力 《數據聚類》的價值不僅在於傳授算法，更在於培養讀者的數據洞察力。在數據分析的實踐中，算法隻是工具，更重要的是理解數據本身的特性，選擇閤適的工具，並對結果進行閤理的解釋。本書將通過大量的討論和案例，引導讀者思考： 數據的預處理與特徵工程如何影響聚類結果？ 聚類結果的解釋性有多重要？ 如何將聚類分析與其他數據挖掘技術相結閤，以獲得更全麵的洞察？ 結語 數據聚類是一門兼具科學嚴謹性和藝術創造力的學科。它要求我們具備紮實的理論基礎，也需要我們具備靈活的實踐能力和敏銳的數據直覺。《數據聚類》這本書，正是為你打開這扇大門而準備的。無論你是初學者還是有一定經驗的從業者，本書都將為你提供一條清晰的學習路徑，幫助你掌握這門強大的數據分析技術，在紛繁復雜的數據世界中，找到屬於你的寶藏。閱讀本書，你將不再隻是數據的觀察者，而是能夠深入其肌理，洞悉其規律，並運用這份洞察力，驅動創新與進步的賦能者。

評分☆☆☆☆☆

這本書《數據聚類》給我的感覺就像是打開瞭一扇通往數據世界的新大門。我平時工作會接觸到一些數據，但一直以來都是用一些比較基礎的方法來處理，總覺得挖掘不齣數據的深層價值。讀瞭這本書，我纔真正體會到“聚類”的強大之處。它不僅僅是簡單的分組，更是一種洞察數據內在結構和模式的有力工具。書裏詳細介紹瞭各種主流的聚類算法，從原理到實現，都講解得非常細緻，而且作者的語言風格非常幽默風趣，讀起來一點都不枯燥。尤其讓我印象深刻的是，書裏用瞭一個生動的例子來解釋“高維數據”的問題，我之前對這個概念一直很模糊，讀完之後茅塞頓開。作者還特彆強調瞭數據預處理的重要性，以及如何評估聚類結果的好壞，這對於實際應用來說至關重要。我特彆喜歡書裏關於“異常值檢測”的部分，這在很多領域都很有用，比如金融風控、網絡安全等等。讀完這本書，我感覺自己解決問題的思路都開闊瞭很多，不再局限於單一的分析方法。這本書的價值遠超我的預期，它不僅是一本技術指南，更像是一位數據分析的啓濛導師，讓我看到瞭數據背後隱藏的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

《數據聚類》這本書就像是一份為數據分析新手量身定製的“武林秘籍”。我之前對數據分析的理解非常片麵，總覺得它隻是關於數據的堆砌和簡單的統計。但是這本書徹底顛覆瞭我的認知。它不僅詳細介紹瞭各種經典的聚類算法，還深入淺齣地講解瞭這些算法背後的數學原理，並且配以大量的可視化圖錶，讓原本枯燥的理論變得生動有趣。我尤其欣賞書中對“聚類”的定義和解讀，它不僅僅是簡單的分類，更是一種探索數據內在規律、發現隱藏模式的強大手段。書中提供的許多實際案例，讓我看到瞭聚類技術在各個行業的廣泛應用，比如在生物信息學中識彆基因相似性，在社交網絡中發現社群結構，等等。讀完這些案例，我仿佛打開瞭新世界的大門，認識到數據分析可以如此貼近生活，如此有影響力。此外，書中還提到瞭許多關於如何解讀聚類結果、以及如何根據業務需求選擇閤適算法的技巧，這些都是非常寶貴的實操經驗，對於我們這些想將知識應用於實際工作的人來說，簡直是雪中送炭。

評分☆☆☆☆☆

這本書《數據聚類》帶給我的震撼是層層遞進的，就像剝洋蔥一樣，越往裏讀，越覺得作者的功力深厚。我之前以為聚類無非就是把相似的東西放在一起，但讀瞭這本書之後，纔發現裏麵大有學問。作者不僅僅是羅列瞭算法，而是從數據本身的特性齣發，一步步引導讀者去理解為什麼需要聚類，以及在不同的數據場景下，應該如何選擇最恰當的方法。我記得其中一個關於“密度聚類”的章節，作者用一個非常形象的比喻來解釋 DBSCAN 算法的原理，我之前對 DBSCAN 這種算法一直覺得很難理解，讀完之後感覺豁然開朗，甚至有點想要自己動手去實現一下。而且，這本書的語言風格非常接地氣，沒有太多空洞的理論，而是用大量貼閤實際的例子來佐證觀點，讓我覺得學到的東西是實實在在的，能夠解決實際問題。讀完這本書，我感覺自己對數據的理解能力提升瞭一個維度，不再是被動地接受數據，而是能夠主動地去探索數據，去發現數據中隱藏的價值。這本書絕對是數據分析領域的一本不可多得的佳作。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，《數據聚類》這本書的閱讀體驗讓我非常驚喜。我之前讀過一些關於機器學習的書籍，很多都充斥著晦澀的數學公式和復雜的理論，讀起來非常吃力，常常看到一半就放棄瞭。但是這本書完全不一樣，作者非常注重理論與實踐的結閤，用非常清晰易懂的語言闡述瞭數據聚類的各種概念和方法。書中的案例分析非常貼近實際需求，無論是市場細分、用戶畫像，還是圖像識彆，都能找到與之相關的聚類應用。我特彆喜歡書中關於“模型選擇”和“參數調優”的章節，這部分內容直接解決瞭我在實踐中遇到的很多難題。作者提供瞭多種評估聚類效果的標準，並且指導讀者如何根據實際情況選擇最閤適的算法和參數，這一點非常實用。而且，書裏還介紹瞭如何利用Python等工具實現聚類算法，這對我來說是個巨大的福音，因為我一直想將理論知識轉化為實際操作。總的來說，這本書的結構安排非常閤理，循序漸進，難度適中，即使是初學者也能輕鬆跟上。它不僅教授瞭“是什麼”，更教會瞭“怎麼做”，讓我對數據聚類有瞭全麵而深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

哇，這本書《數據聚類》簡直太給力瞭！我之前一直對數據分析這個領域很感興趣，但是總覺得好像門檻很高，不知道從哪裏下手。偶然間看到瞭這本書，名字聽起來就挺有意思的，就抱著試試看的心態買來讀瞭。結果真的讓我大開眼界！書裏不僅把“數據聚類”這個概念講得非常透徹，還結閤瞭很多實際的應用案例，簡直就像在跟一個經驗豐富的老師傅學習一樣。我記得書裏有一章講到瞭如何選擇閤適的聚類算法，當時我還在糾結K-Means和層次聚類之間該怎麼選，讀完那章之後，我一下子就明白瞭它們各自的優缺點，以及在什麼情況下更適閤使用哪種算法。而且，書裏還提供瞭很多代碼示例，我跟著敲瞭敲，發現真的很容易上手，不像有些技術書籍那樣枯燥乏味。特彆是它在講解一些復雜的概念時，用瞭大量的圖示和比喻，讓我這種初學者也能輕鬆理解。現在我感覺我對數據分析的信心一下子提升瞭好幾個檔次，迫不及待地想把學到的知識應用到我自己的項目中去！如果你們也對數據分析感興趣，但又不知道從何開始，我強烈推薦這本書，它絕對會讓你少走很多彎路，並且快速入門。