甘国军;马朝群;吴建红 数据聚类。理论、算法和应用。 （英语） Zbl 1185.68274号 ASA-SIAM统计与应用概率系列20.宾夕法尼亚州费城：工业和应用数学学会（SIAM）（ISBN 978-0-898716-23-8/pbk；978-0-871-834-8/电子书）。第二十二、466页。(2007). Publisher的描述：聚类分析是一个无监督的过程，它将一组对象划分为同类组。本书首先介绍了聚类分析的基本信息，包括数据分类和相应的相似性度量，然后根据一些特定的基线方法，如分层、基于中心和基于搜索的方法，分组介绍了50多个聚类算法。因此，读者和用户可以很容易地为其应用程序确定合适的算法，并将新的想法与现有结果进行比较。本书还提供了集群应用程序的示例，以说明不同集群体系结构和算法的优点和缺点。应用领域包括模式识别、人工智能、信息技术、图像处理、生物学、心理学和市场营销。读者还将学习如何使用C/C++和MATLAB软件编程语言。观众：以下团体将发现这本书是一个有价值的工具和参考：应用统计学家；工程师和科学家使用数据分析；模式识别、人工智能、机器学习和数据挖掘领域的研究人员；和应用数学家。讲师还可以将其用作聚类分析入门课程的教科书，或用作研究生级别的数据挖掘入门的原始材料。 引用于2评论引用于78文件 理学硕士： 68-01 与计算机科学相关的介绍性说明（教科书、教程论文等） 62-01 与统计有关的介绍性说明（教科书、辅导论文等） 62-07 数据分析（统计）（MSC2010） 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 62件 统计学的应用 68第05页 数据结构 第68页，共15页 数据库理论 68吨10 模式识别、语音识别 68周05 非数值算法 软件：剪影;电子数据采集;标准操作手册;Matlab公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.Gan}等人，数据聚类。理论、算法和应用。宾夕法尼亚州费城：工业和应用数学学会（SIAM）（2007；Zbl 1185.68274） 全文： 内政部