Fuzzy Clustering Models and Applications pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Jain, Lakhmi C.

出品人:

頁數:122

译者:

出版時間:

價格:$ 105.09

裝幀:HRD

isbn號碼:9783790810264

叢書系列:

圖書標籤:

• 模糊聚類
• 數據挖掘
• 機器學習
• 模式識彆
• 聚類分析
• 人工智能
• 算法
• 統計學習
• 數據分析
• 應用研究

復雜係統中的模式識彆與數據驅動決策：麵嚮非結構化信息的高級分析方法 本書導覽： 在信息爆炸的時代，我們麵臨的挑戰不再是信息的稀缺，而是如何從海量、異構且常常是含糊不清的數據中提取齣可靠的洞察和可執行的知識。本書《復雜係統中的模式識彆與數據驅動決策：麵嚮非結構化信息的高級分析方法》深入探討瞭處理高維、噪聲大、結構不明確的數據集的先進數學模型和計算技術。它摒棄瞭對數據完備性和完美綫性關係的苛刻假設，轉而聚焦於在不確定性環境中進行魯棒性分析和智能決策支持。 核心主題與結構： 本書的核心目標是為研究人員、數據科學傢以及需要處理復雜現實世界數據集的工程師提供一套全麵的理論框架和實用工具集。全書分為四個主要部分，層層遞進地構建瞭一個從基礎概率論到前沿深度學習架構的知識體係。 第一部分：不確定性建模與信息度量（Foundation in Ambiguity and Measure） 本部分首先建立處理模糊和隨機現象的數學基礎。我們從概率論的局限性齣發，引入信息熵與交叉熵的概念，作為量化數據不確定性的核心工具。重點討論瞭非參數統計方法，特彆是如何利用核密度估計（Kernel Density Estimation, KDE）來逼近未知的數據分布，從而避免對特定分布形態的預設。 接著，我們將視角轉嚮公理化模糊集理論（Fuzzy Set Theory）的現代發展。詳細闡述瞭隸屬度函數的設計原則，並引入瞭證據理論（Belief Functions and Dezert-Smarandache Theory），用以處理因信息來源多樣或存在相互矛盾的證據時所産生的認知不確定性。這部分強調瞭如何構建能忠實反映人類專傢判斷或傳感器原始讀數中固有模糊性的數學模型。內容覆蓋瞭Possibility Measures及其與概率測度的區彆與聯係。 第二部分：高維數據降維與特徵學習（Manifold Learning and Representation） 麵對現代數據集（如基因組數據、高分辨率圖像、大規模文本語料）動輒成韆上萬的維度，如何有效地揭示其內在結構是成功的關鍵。本部分詳盡考察瞭流形學習（Manifold Learning）技術。 我們不僅復習瞭經典的主成分分析（PCA）和綫性判彆分析（LDA）的局限性，更專注於非綫性降維技術。詳細剖析瞭Isomap、Locally Linear Embedding (LLE) 的幾何基礎及其在保持局部結構方麵的優勢。此外，本書引入瞭拓撲數據分析（Topological Data Analysis, TDA），特彆是持續同調（Persistent Homology），用於從數據的“形狀”中提取跨尺度不變的特徵，這對於識彆復雜網絡結構和高維數據中的洞環至關重要。 特徵學習方麵，本書探討瞭自編碼器（Autoencoders）的變體，包括變分自編碼器（Variational Autoencoders, VAEs），並展示瞭它們如何通過學習數據的低維潛在空間錶示，實現比傳統綫性方法更有效的特徵提取。 第三部分：拓撲與結構化數據的發現（Structure Discovery in Networks and Graphs） 現實世界中的許多係統——社交網絡、生物分子交互、交通流——本質上是圖結構。本部分專注於如何從這些非歐幾裏得數據結構中發現隱藏的模式和社區。 重點分析瞭圖信號處理（Graph Signal Processing, GSP）的基礎，包括圖傅裏葉變換及其在平滑和濾波圖數據中的應用。在結構發現方麵，本書深入比較瞭基於模塊度優化的傳統社區發現算法（如Louvain方法）與基於隨機塊模型（Stochastic Block Models, SBMs）的概率生成模型。此外，還介紹瞭如何利用圖嵌入（Graph Embeddings）技術（如Node2Vec或Metapath2Vec）將圖結構信息映射到低維歐幾裏得空間，以便後續使用傳統機器學習方法進行分類和鏈接預測。 第四部分：決策優化與動態係統分析（Optimization Under Uncertainty and Control） 本書的最後一部分將分析結果轉化為可操作的決策。當數據分析結果本身帶有不確定性時，最優決策必須在風險最小化和收益最大化之間取得平衡。 我們詳細討論瞭魯棒優化（Robust Optimization）方法，特彆是在存在集閤不確定性描述下的綫性規劃模型，以及隨機規劃（Stochastic Programming），包括兩階段和多階段規劃，用於處理係統演化中的隨機事件。 此外，針對具有內在時間依賴性的係統，本書介紹瞭馬爾可夫決策過程（MDPs）的推廣，特彆是部分可觀測馬爾可夫決策過程（POMDPs），它們允許智能體在信息不完全的情況下，通過信念狀態（Belief States）進行最優策略學習。最後，結閤深度學習的優勢，探討瞭深度強化學習（Deep Reinforcement Learning）在解決具有高度非綫性和復雜狀態空間的動態決策問題中的最新進展。 本書特色： 本書的突齣特點在於其對異構數據融閤的重視，以及對模型可解釋性的持續關注。每一章都結閤瞭工程、生物信息學或金融領域的實際案例，展示瞭理論模型如何轉化為解決真實世界復雜問題的強大工具。書中的數學推導嚴謹而清晰，同時配有大量的計算實例，旨在彌閤純理論與實際應用之間的鴻溝。它不是對現有單一技術（如單一聚類算法）的綜述，而是提供瞭一套跨領域、高階的分析範式，以應對未來日益復雜的、充滿模糊性和動態性的數據挑戰。

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