模糊聚类分析及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:西安电子科技大学出版社

作者:高新波

出品人:

页数:212

译者:

出版时间:2004-1

价格:21.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787560613017

丛书系列:

图书标签:

• 模糊聚类
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现代数据挖掘与模式识别：从理论基石到前沿实践 本书简介： 本书旨在为读者构建一个全面、深入且具有前瞻性的数据挖掘与模式识别知识体系，重点关注那些在传统清晰集合理论框架之外，亟需更精细化处理的复杂、不确定或多义性数据场景。我们不聚焦于模糊集合理论的特定应用，而是将视野拓宽至整个现代数据分析领域，从最基础的统计学习原理出发，逐步过渡到当前最受关注的机器学习、深度学习及其在复杂系统建模中的前沿应用。 第一部分：数据科学的基石与预处理 本部分首先为读者打下坚实的数学与统计学基础，这是所有高级分析技术得以施展的平台。 第一章：数据科学的范式与思维 本章探讨数据科学在当代社会中的角色定位，从数据捕获、存储到价值提取的全生命周期管理。重点解析了“信息”与“知识”之间的转换过程，强调了批判性思维在数据解读中的核心作用。我们将讨论不同类型数据的特性（如结构化、半结构化与非结构化数据），以及如何根据数据属性选择合适的分析范式。本章将引入一套标准化的项目流程框架，指导读者如何从一个模糊的业务问题出发，逐步转化为一个可量化的数据科学任务。 第二章：数据准备与特征工程的艺术 在任何复杂的分析模型中，数据的质量决定了模型性能的上限。本章深入探讨数据清洗、缺失值处理和异常检测的多种策略。我们将详细对比均值插补、回归预测插补等方法的适用场景及其潜在偏差。特征工程被视为连接原始数据与模型学习能力的关键桥梁，本章将侧重于特征构造的创意性方法，例如：基于领域知识的交互特征构建、时间序列的窗口化特征提取，以及如何利用主成分分析（PCA）和t-SNE等降维技术来优化特征空间，为后续的建模工作奠定清晰、低冗余的基础。 第三章：概率论与统计推断的现代视角 本章超越了传统的描述性统计，专注于推断性统计在数据分析中的应用。我们将回顾贝叶斯定理的现代解释，并深入探讨假设检验的实际操作细节，包括P值的正确理解与误用，以及功效分析的重要性。重点讨论了非参数统计方法，它们在样本分布未知或存在严重偏离正态分布时，提供了重要的替代工具。本章特别强调了统计显著性与实际业务意义之间的区别，培养读者对结果的审慎态度。 第二部分：经典机器学习模型与监督学习精要 本部分着重于介绍那些已经被广泛验证、在众多实际场景中表现出色的经典机器学习算法，特别是监督学习范畴。 第四章：线性模型的高效求解与正则化 本章聚焦于线性回归和逻辑回归模型。我们将详细剖析最小二乘法的几何意义，并深入探讨梯度下降法、随机梯度下降（SGD）及其变体的收敛性与效率。正则化技术，如Lasso（L1）和Ridge（L2）回归，被视为解决多重共线性、控制模型复杂度的关键工具。本章将通过对比分析，阐明L1如何在特征选择中实现稀疏性，以及L2如何保证系数的平滑过渡，从而有效防止过拟合。 第五章：决策树、集成学习与偏差-方差权衡 决策树因其出色的可解释性而成为数据分析的基石之一。本章将讲解信息增益、基尼不纯度等核心概念，并探讨如何通过剪枝策略控制树的深度。随后，本章的重点转移到集成学习方法，详细解析Bagging（如随机森林）如何通过多样性降低方差，以及Boosting（如AdaBoost、梯度提升机-GBM）如何通过迭代优化残差来提升模型的准确性和鲁棒性。我们还将探讨现代XGBoost和LightGBM等高效实现背后的工程优化。 第六章：支持向量机（SVM）与核方法的原理 SVM作为一种强大的分类和回归工具，其理论核心在于最大化间隔和核技巧的应用。本章将详细阐述大间隔分类器的几何意义，以及如何通过拉格朗日对偶问题将线性不可分问题转化为高维空间中的线性可分问题。对于不同的核函数（线性核、多项式核、径向基函数RBF核）的选择和参数（如$gamma$值）的敏感性分析，将作为本章的实践重点。 第三部分：无监督学习与数据结构探索 在缺乏标签信息的情况下，如何从数据中发现内在的结构和模式，是本部分的核心议题。 第七章：聚类分析的拓扑结构发现 本章专注于探索数据点之间的内在联系，而不是进行预测。我们系统地回顾了以K-均值（K-Means）为代表的划分式聚类方法，并深入分析其对初始中心点选择的敏感性。随后，我们探讨层次聚类（Agglomerative and Divisive）如何生成树状结构，便于理解数据的层级关系。此外，基于密度的聚类方法（DBSCAN）将被详细介绍，它在识别任意形状簇和处理噪声方面的优势，是现代空间数据分析不可或缺的工具。 第八章：降维技术与流形学习 当数据维度过高时，许多算法的性能会急剧下降。本章旨在提供有效的降维策略。除了线性方法PCA，本章将重点介绍非线性降维技术，特别是流形学习（Manifold Learning）。我们将深入探讨Isomap、局部线性嵌入（LLE）等方法背后的几何假设，它们试图在低维嵌入空间中保留高维数据点之间的局部距离或邻近关系，从而揭示数据的内在低维结构。 第四部分：深度学习的架构与前沿应用 本部分将引导读者进入现代人工智能的核心——深度学习领域，关注其在复杂序列和感知数据处理中的强大能力。 第九章：人工神经网络的构建与优化 本章是深度学习的基础。我们将从最简单的感知机开始，逐步构建多层前馈网络（MLP）。核心内容包括：激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择与梯度消失问题的应对、反向传播算法的数学推导及其计算效率。本章还将详细阐述优化器（如Adam、RMSprop）的工作机制，以及如何通过批量归一化（Batch Normalization）来加速训练和提高模型稳定性。 第十章：卷积神经网络（CNN）在图像分析中的革命 卷积神经网络是现代计算机视觉的驱动力。本章详细解析卷积层、池化层和全连接层的结构与作用。重点案例研究将涵盖经典架构如LeNet、AlexNet到现代高效模型如ResNet和Inception，探讨残差连接如何克服深度网络的退化问题。同时，本章也将涉及迁移学习的应用，即如何利用预训练模型（如ImageNet上训练的模型）快速解决特定领域的图像分类或目标检测任务。 第十一章：循环神经网络（RNN）与序列建模 对于时间序列、自然语言等具有内在顺序依赖性的数据，循环结构是理想的解决方案。本章将首先介绍标准RNN的局限性，随后深入研究长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的核心机制——输入门、遗忘门和输出门的工作原理，这些“门控”机制如何有效地管理长期依赖信息。本章还会简要介绍Transformer架构，及其在序列到序列任务中的统治地位。 第五部分：模型评估、解释性与伦理考量 分析工作必须闭环，本部分关注如何严谨地验证模型的可靠性，以及如何使“黑箱”模型变得透明。 第十二章：模型性能的严谨评估与选择 本章强调模型选择的科学性。我们将超越单纯的准确率指标，深入探讨混淆矩阵的细节，并对比精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数以及ROC曲线下面积（AUC）在不同业务场景下的适用性（如医疗诊断与垃圾邮件过滤）。交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold）将被视为标准实践，用于确保模型泛化能力的可靠估计。 第十三章：模型可解释性（XAI）方法 随着模型复杂度的提升，理解其决策过程变得至关重要。本章将介绍一系列可解释性工具。局部解释方法，如LIME（局部可解释模型无关解释）和SHAP（Shapley Additive Explanations）将被详细阐述，它们能揭示单个预测的驱动特征。全局解释方法，如特征重要性排序和部分依赖图（Partial Dependence Plots, PDP），则用于理解模型的整体行为，帮助分析师在追求高性能的同时，确保模型的透明度和可信度。 结语：走向更复杂的现实世界 本书的最后将总结数据科学的未来方向，包括因果推断、联邦学习以及处理日益增长的异构数据流的挑战，鼓励读者持续学习，将所学知识灵活应用于解决真实的、充满不确定性的世界性难题。

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我最近翻阅了一本关于古典园林造园艺术的专著，书名是《移步换景的东方诗意》。这本书的魅力在于它对中国传统审美情趣的细腻捕捉与解读。它不像一般的园林画册那样只罗列图片，而是深入挖掘了“借景”、“对景”这些造园手法背后的哲学意涵——如何将有限的空间通过视觉引导，营造出无限的意境。作者的文笔非常优美，充满了江南水乡的温婉气质，读起来就像是漫步在苏州的拙政园中，能感受到微风拂过假山石和池水波纹的清凉。书中对不同朝代园林风格的演变也有独到的见解，比如唐代的雄浑大气与宋代的精致内敛之间的过渡，分析得鞭辟入里。我特别喜欢其中关于“虚实相生”的论述，它解释了为什么中国人偏爱含蓄、留白的艺术表达方式。对于那些对东方美学有追求，渴望将自然之美融入生活的人来说，这本书简直就是一本活的教科书，它教会你的不是如何设计，而是如何“感受”空间。

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说实话，我找了很久一本能真正讲清楚现代金融衍生品风险管理的书，终于被我找到了，书名叫《波动背后的几何学：量化交易风险的艺术》。这本书的内容极其硬核，它完全没有浪费笔墨在基础的金融常识上，而是直接切入了高频交易和复杂期权定价模型的核心。作者的数学功底深厚得令人咋舌，书中大量运用了随机微积分和偏微分方程来构建风险价值（VaR）和信用风险评估模型，对于想要从事量化分析岗位的人来说，简直就是一本“秘籍”。我个人尤其欣赏它对“肥尾风险”的强调，作者通过历史案例论证了正态分布在极端市场事件面前的无力，并提出了更为稳健的非参数化模型。这本书的排版和图表制作也十分专业，逻辑链条清晰到令人发指，如果你害怕那些故作高深的金融术语，这本书会用最清晰的数学语言为你揭开迷雾，但前提是，你得能跟上它那近乎于工程学的逻辑速度。

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我最近涉猎了一本关于中世纪欧洲社会经济结构的学术专著，书名是《庄园的锁链：领主、农奴与土地的千年博弈》。这本书的学术严谨性毋庸置疑，它以扎实的考古发现和文献考据为基础，对封建制度下的生产关系进行了深入的微观分析。作者摒弃了宏大叙事的倾向，转而聚焦于一个典型的英格兰庄园在不同历史时期的变化，通过分析地籍记录、法庭文书来重构普通农奴的日常生活与抗争。这本书的论证过程极其复杂且细致，充满了对拉丁文和古法语文献的引用与解读，对于希望进行严肃中世纪史研究的人来说，它提供了无可替代的一手资料和分析模型。尽管阅读门槛较高，需要一定的历史学背景知识来跟上作者的论证步伐，但一旦进入状态，你会被那种抽丝剥茧般的求真精神所折服。它揭示了看似铁板一块的封建社会内部，其实充满了权力博弈和微妙的经济流动。

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哇，我最近入手了一本关于人工智能伦理的书籍，名字叫《数字镜中的伦理边界》。这本书简直是为我们这个时代量身定做的，深刻探讨了当机器拥有越来越强的决策能力时，我们该如何坚守人类的核心价值观。作者从哲学思辨的角度切入，层层剖析了算法偏见、数据隐私和自主武器系统等棘手的议题。最让我震撼的是其中关于“责任归属”的章节，当自动驾驶汽车发生事故时，责任究竟应该由程序员、制造商还是AI本身来承担？书中没有给出简单的标准答案，而是引导读者去构建一个更加审慎的伦理框架。阅读过程中，我时常需要停下来，对着书本沉思良久，它不仅仅是知识的堆砌，更像是一场与未来世界的深度对话。这本书的语言风格非常凝练且富有思辨性，读起来像是在品味一部结构精密的学术论著，每一个论点都经过了严密的逻辑推敲，对于想要深入理解AI治理复杂性的专业人士来说，绝对是不可多得的佳作。它强迫我跳出现有的技术思维定式，去重新审视技术进步背后的社会契约。

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天呐，我刚刚看完一本关于太空探索历史的通俗读物，书名叫《星尘的回响：人类飞向深空的史诗》。这本书的叙事张力简直爆表，完全颠覆了我对历史书籍枯燥乏味的刻板印象。它不是那种按部就班的编年史，而是以一种类似好莱坞大片的节奏，讲述了从冷战时期的美苏太空竞赛，到阿波罗登月，再到如今私人航天公司崛起的全过程。作者对细节的把控令人叹服，诸如火箭发射前指挥中心的紧张气氛、宇航员在狭小舱内的心理压力，都被他描绘得栩栩如生，让人仿佛身临其境，甚至能闻到发射燃料的味道。尤其让我印象深刻的是关于“失落的一代”宇航员的故事，那些为科学献身却鲜为人知的人物，被赋予了应有的光芒。这本书的优点在于它的可读性极强，语言充满了活力和激情，即便是对火箭科学一窍不通的读者也能被深深吸引，它点燃了我对宇宙深处那种原始的好奇心和敬畏感。

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一般吧，中规中矩。

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