高维聚类知识发现关键技术研究及应用

作者:陈建斌

页数:217

出版时间:2009-3

价格:26.00元

isbn号码:9787121082481

具体描述

《高维聚类知识发现关键技术研究及应用》围绕高维数据的聚类问题展开研究，在讨论高维数据相似性尤其是高维二元数据相似性定义的基础上，提出了基于粗图模型的硬聚类和软聚类算法、高维二元数据的映射聚类算法、基于蚂蚁行为的聚类算法等，并进一步提出基于映射聚类的离群点检测方法；还特别讨论了高维聚类结果的表示方法问题，提出了应用粗糙集高效表达聚类结果的方法；最后探讨了聚类知识发现数据建模的基本步骤，给出了聚类知识发现的典型应用案例。知识发现是从数据集中抽取和精化新的模式的过程，基于数据库的知识发现（Knowledge Discovery in Database, KDD）是知识发现研究的主体和热点，而聚类知识发现又是知识发现的重要方面。如何有效处理巨量、高维的数据，是当前聚类分析的关键技术。

用户评价

这本书的书名《高维聚类知识发现关键技术研究及应用》给我一种非常专业的，并且是解决实际问题的感觉。我是一名长期从事数据分析工作的工程师，我深知在高维数据中进行分析和挖掘的挑战。市面上关于聚类分析的书籍很多，但真正能深入探讨高维数据特有问题的却相对较少。尤其是在“关键技术研究”这几个字上，我看到了作者在这本书里可能倾注了大量的思考和实践。我希望这本书能够详细阐述在高维空间中，传统聚类算法面临的挑战，例如“维度灾难”的影响，以及如何通过各种技术手段来克服这些挑战。我期待书中能够详细介绍一些在高维聚类领域的前沿研究成果，包括但不限于各种新型的聚类算法，以及与降维、特征选择、异常检测等技术在高维聚类中的结合应用。我尤其关心书中是如何解决“知识发现”这个问题的，聚类本身只是一个过程，最终目的是要发现有用的知识。我希望书中能够提供一些方法论，指导读者如何从聚类结果中提炼有价值的信息，如何解释聚类形成的簇的含义，以及如何将这些知识应用于实际的业务决策中。另外，“应用”部分对我来说至关重要，我希望书中能够提供多个来自不同行业的真实案例，展示高维聚类技术在解决实际业务问题时的具体应用场景和效果。例如，在金融风控领域，如何用高维聚类识别潜在的欺诈行为；在市场营销领域，如何进行精细化的客户细分；在生物信息学领域，如何通过基因表达数据的聚类发现新的生物标记物。通过这些案例，我希望能够学习到一些实用的技巧和经验，从而在我的工作中更好地应用高维聚类技术。

当我看到《高维聚类知识发现关键技术研究及应用》这个书名的时候，我的脑海里立刻浮现出无数个与数据相关的问题。我一直对如何从海量、杂乱的数据中提取有用的信息和知识感到着迷，而“高维聚类”这个概念，在我看来，正是解决这一难题的关键技术之一。我常常在思考，我们面对的数据，往往不是简单的一维或二维的，而是包含着成百上千个维度的信息。在这种情况下，如何才能有效地将相似的数据点归为一类，并从中发现隐藏的规律和模式呢？这本书的出现，让我看到了希望。我期待它能像一位经验丰富的向导，带领我深入探索高维数据的世界。我希望书中能够详细阐述各种高维聚类算法的原理，不只是罗列公式，更重要的是能够解释它们是如何在高维空间中工作的，以及它们各自的优势和局限性。例如，我希望能了解如何处理维度过高导致的数据稀疏性问题，如何应对不同维度之间可能存在的相关性，以及如何设计出更具鲁棒性的聚类模型。同时，“知识发现”这个词汇也让我充满了期待，我希望这本书能教会我如何将聚类结果转化为有意义的知识，如何解读聚类形成的簇，并从中提炼出 actionable insights。我希望书中能够提供一些在实际应用中的案例，比如在客户细分、欺诈检测、异常模式识别等场景中，是如何运用高维聚类技术来发现关键的知识的。我希望这本书能够给我带来一种“豁然开朗”的感觉，让我能够更好地理解和运用高维聚类技术，从而在我的工作和学习中取得更大的突破。

这本书的封面设计就吸引了我，那种深邃的蓝色背景，点缀着抽象的、仿佛闪烁着数据光芒的节点，立刻营造出一种探索未知、揭示奥秘的氛围。我一直对数据背后隐藏的规律和知识充满好奇，而“高维聚类”这个词组本身就带着一种挑战性，让人联想到那些复杂、难以捉摸的数据集。当我翻开第一页，映入眼帘的是严谨的学术语言，但又不失逻辑清晰的阐述，仿佛作者是一位经验丰富的向导，带领我在浩瀚的数据海洋中航行。虽然我不是一个专业的科研人员，但我对数据分析的兴趣却由来已久。我曾尝试过使用一些现成的软件工具进行数据可视化和初步分析，但总感觉隔靴搔痒，无法深入挖掘数据的真正价值。这本书的出现，恰恰填补了我在这方面的知识空白。它不仅仅停留在理论层面，更重要的是，它强调了“关键技术研究及应用”，这意味着书中会提供切实可行的解决方案和实践案例，这对于我这样一个渴望将理论知识转化为实际技能的读者来说，无疑是最大的吸引力。我尤其期待书中能够详细介绍各种高维聚类算法的原理、优缺点以及适用的场景，并结合实际应用，比如在金融风控、生物医药、市场营销等领域，展示如何通过这些技术发现有价值的洞察。这本书的厚度也让我感到欣慰，这意味着内容一定非常充实，能够让我沉浸其中，获得系统的学习体验。我设想，读完这本书，我应该能够更自信地面对复杂的数据挑战，并且能够提出更具创新性的解决方案。

我是一个对数据背后隐藏的智慧充满好奇的爱好者，尤其关注那些能够帮助我们理解复杂世界的新兴技术。当我在书店偶然瞥见《高维聚类知识发现关键技术研究及应用》这本书时，我的目光便被它牢牢吸引住了。这个标题，虽然听起来颇具学术色彩，但“知识发现”这四个字，却瞬间点燃了我探索的欲望。我总是觉得，数据本身只是冰冷的数字，真正赋予它们生命和价值的是隐藏在其中的知识。而“高维聚类”，这个听起来就充满挑战性的概念，似乎是揭示这些隐藏知识的金钥匙。我常常在想，我们生活在一个信息爆炸的时代，每天产生的数据量以惊人的速度增长，这些数据中是否蕴藏着无数我们尚未察觉的规律和联系？比如，在社交网络中，不同用户群体的行为模式有何差异？在生物医学领域，基因表达数据的聚类能否帮助我们发现新的疾病标志物？在金融领域，异常交易模式的聚类是否能预警潜在的风险？这本书的出现，让我看到了一个系统性解决这些问题的希望。我期待书中不仅能详细介绍各种高维聚类的算法原理，更重要的是，能够通过深入的研究，揭示这些技术在实际应用中遇到的挑战以及作者团队是如何克服这些挑战的。我特别希望看到书中能够提供一些具体的、可操作的案例分析，让我能够理解如何将这些复杂的算法应用到实际的数据场景中，从而真正实现“知识发现”的目标。这本书在我看来，不仅仅是一本技术手册，更像是一份通往数据智慧的地图，引领着我探索那些未知的领域。

《高维聚类知识发现关键技术研究及应用》这个书名，简洁有力，直击核心，让我这个在数据分析领域摸索多年的从业者眼前一亮。我一直在寻找一本能够深入讲解高维聚类技术，并且能够提供实际应用指导的书籍。市面上关于机器学习的书籍琳琅满目，但能够系统性地、深入地剖析“高维”这一挑战，并与“知识发现”紧密结合的，并不多见。我非常看重“关键技术研究”这部分，它预示着这本书不仅仅是对现有算法的罗列，而是可能包含了作者在理论和实践中遇到的挑战、提出的解决方案以及创新性的研究成果。我期望书中能够详细讲解在高维空间中，传统聚类算法面临的各种难题，比如数据稀疏性、距离度量失效、计算复杂度高等，并系统性地介绍各种应对策略。我希望能学习到诸如基于投影的聚类、基于密度的高维聚类、以及各种降维技术与聚类算法的有效结合方法。更让我兴奋的是“知识发现”的提法，聚类只是手段，最终的目的是要从中挖掘出具有实际价值的知识。我希望能从书中学习到如何有效地从高维聚类结果中提炼出洞察，如何解释不同簇的特征，以及如何将这些发现转化为可操作的商业策略。例如，在电商领域，我希望能看到如何利用高维聚类来发现不同消费群体，从而制定精准的营销方案；在医疗健康领域，我希望能学习如何通过高维聚类来识别疾病的潜在亚型，从而实现更个性化的治疗。这本书对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更像是一本指导我如何在数据洪流中淘金的宝典。

仅仅是看到《高维聚类知识发现关键技术研究及应用》这个书名，就让我联想到了一系列复杂而又令人兴奋的问题。我一直对数据背后的逻辑和隐藏的规律着迷，而“高维聚类”这个概念，在我看来，正是揭示这些深层奥秘的一把有力钥匙。我经常会思考，为什么有些数据集看起来杂乱无章，但通过一些特殊的处理方法，却能展现出清晰的结构和模式？尤其是在当今这个数据爆炸的时代，我们面对的数据维度越来越高，传统的分析方法往往显得力不从心。这本书的出现，恰恰填补了我在这方面的知识空白。我满怀期待地想要知道，书中会如何深入剖析“高维”带来的挑战，例如数据点的稀疏性、距离度量的失效、以及算法效率的降低等问题，并提供有效的解决方案。我希望能够学习到各种先进的高维聚类算法，比如那些能够在高维空间中找到有效嵌入或者利用稀疏性的算法。更重要的是，“知识发现”这个词组，让我看到了这本书的真正价值。我不仅仅满足于得到一些聚类分组，我更希望能够从这些分组中提炼出有意义的洞察，理解不同簇之间的联系和差异，并最终将这些洞察转化为解决实际问题的知识。我希望能看到书中提供一些如何在不同应用场景中，例如客户细分、异常检测、推荐系统等方面，利用高维聚类技术来实现知识发现的案例分析，并学习到一些实用的技巧和方法。这本书在我看来，就像是一本通往数据智慧的秘籍，我迫不及待地想要深入其中，探索其中的奥秘。

这本书的书名《高维聚类知识发现关键技术研究及应用》本身就散发着一种专业、严谨而又充满实际价值的气息。作为一名在人工智能领域有一定研究经验的学者，我一直关注着数据挖掘和知识发现的最新进展，而高维数据处理一直是该领域的一大挑战。许多传统的聚类算法在高维空间中表现不佳，容易受到“维度灾难”的影响，导致聚类结果的准确性和鲁棒性下降。因此，我对于本书能够聚焦于“高维聚类”这一特定技术，并深入研究其“关键技术”，感到非常好奇和期待。我希望书中能够系统地梳理和总结当前在高维聚类领域的研究现状，包括各种经典和前沿的算法，例如基于流形学习的聚类、基于深度学习的聚类、以及各种能够有效处理高维数据的稀疏聚类方法。我更期待的是，本书能够深入探讨这些技术背后的原理，分析它们的优缺点，并提供一些在大规模高维数据集上的性能评估和比较。而“知识发现”这一目标，更是将本书的价值提升了一个层次。我希望本书能够提供一些理论指导和实践方法，教导读者如何从聚类结果中挖掘出有意义的模式、规律和知识，并将其应用于解决实际问题。例如，在自然语言处理领域，如何通过高维文本数据的聚类来发现潜在的主题；在生物信息学领域，如何通过高维基因表达数据的聚类来识别功能相似的基因群体。此外，“应用”部分也是我非常关注的，我希望书中能够提供多个来自不同领域的典型案例，展示高维聚类技术在实际场景中的成功应用，并分享一些宝贵的实践经验和技巧。

这本书的名字《高维聚类知识发现关键技术研究及应用》给我的第一印象是充满了技术深度和前沿性。作为一名在行业内摸爬滚打多年的从业者，我深知数据的重要性，也深切体会到在高维复杂数据中挖掘价值的难度。市面上关于数据挖掘的书籍不少，但很多要么过于浅显，要么过于偏重某一种算法，难以形成系统性的认知。而这本书的标题明确地指出了“高维聚类”这一核心技术，并且强调了“知识发现”这一最终目标，这让我感到非常契合我的工作需求。我从事的工作经常需要处理大量的多维度数据，例如用户行为日志、传感器数据、交易记录等等，这些数据往往维度很高，并且存在着明显的噪声和冗余。如何有效地对这些数据进行聚类，从而发现隐藏在其中的用户群体、异常模式或者潜在规律，一直是我亟待解决的问题。我希望这本书能够深入浅出地讲解高维聚类相关的理论基础，包括但不限于各种经典和新兴的聚类算法，例如DBSCAN、HDBSCAN、LOF、OPTICS等在高维空间下的适应性和改进，以及维度约减技术（如PCA、t-SNE、UMAP）与聚类算法的结合应用。更重要的是，我对书中提到的“关键技术研究”部分尤为期待，希望能看到作者在算法的效率、鲁棒性、可解释性以及处理大规模高维数据方面的深入探索和创新。同时，“应用”部分也是我关注的重点，我希望能看到书中提供丰富的实际案例，展示如何将这些高维聚类技术成功应用于解决现实世界中的具体问题，例如客户细分、欺诈检测、异常行为识别、推荐系统优化等，并分享一些实用的经验和技巧。

这本书的名字，首先映入我眼帘的便是“高维聚类”这四个字，这立刻勾起了我作为一名数据科学初学者的强烈兴趣。我一直以来都对如何从复杂的数据中提取有价值的信息深感兴趣，而“高维”这个修饰词，则暗示了本书将要探讨的将是更为贴近现实世界复杂性的问题。我曾尝试阅读过一些关于数据挖掘的书籍，但很多都停留在低维数据的层面，对于如何处理那些维度极高、信息量庞大的数据集，感到力不从心。因此，当我看到“关键技术研究”这几个字时，我便知道这本书很可能是我一直在寻找的那本。我非常期待书中能够详细介绍各种在高维环境下工作的聚类算法，例如如何有效地应对“维度灾难”，如何进行有效的特征提取和选择，以及如何设计出能够处理高维数据的聚类模型。我希望作者能够深入浅出地解释这些技术背后的原理，并提供一些实际的代码示例，以便我能够动手实践。更重要的是，“知识发现”这个词组，让我看到了这本书的价值所在。我不仅仅希望学会如何进行聚类，更希望能够通过聚类来发现隐藏在数据中的有意义的模式和洞察。我希望书中能够提供一些关于如何解释聚类结果，如何将聚类分析应用于解决实际问题的方法和技巧。例如，在用户行为分析中，如何通过高维聚类来识别不同的用户群体，从而为个性化推荐提供依据；在异常检测中，如何通过高维聚类来发现那些与大众行为模式不同的异常数据点，从而预警潜在的风险。我希望这本书能够为我打开一扇通往数据智慧的大门，让我能够更加自信地面对和解决复杂的数据问题。

这本书的书名《高维聚类知识发现关键技术研究及应用》给我一种非常扎实、深入的感觉，仿佛它不是一本泛泛而谈的书，而是真正聚焦于某个核心技术并进行深度挖掘。作为一名对数据科学充满热情的学生，我一直对各种机器学习算法有着浓厚的兴趣，而聚类分析一直是我的学习重点之一。然而，随着接触的数据维度越来越高，我逐渐意识到传统聚类算法在处理高维数据时会面临“维度灾难”等诸多挑战。因此，我一直渴望找到一本能够系统性地讲解如何在高维空间中进行有效聚类，并最终实现知识发现的书籍。这本书的标题正中了我学习的痛点和需求。我非常期待书中能够详细介绍应对高维聚类挑战的各种关键技术，例如如何选择合适的特征表示方法，如何进行有效的降维，以及针对高维数据的特有聚类算法的原理和实现。我希望作者能够分享他们在算法研究方面的最新成果，包括如何提高聚类算法的效率和准确性，如何处理高维数据中的噪声和稀疏性问题，以及如何衡量和评估高维聚类的质量。更重要的是，我非常看重“应用”这部分内容，我希望书中能够提供多个不同领域的实际应用案例，展示高维聚类技术在解决实际问题中的威力。例如，在图像识别、自然语言处理、推荐系统、金融风控等领域，高维聚类是如何被用来发现隐藏模式、进行用户画像、识别异常行为的。通过这些案例，我希望能学习到如何将理论知识转化为实际的解决方案，并对未来的学习和研究方向有一个更清晰的认识。