Finding Groups in Data pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Kaufman, Leonard/ Rousseeuw, Peter J.

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:2005-3

价格:896.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780471735786

丛书系列:

图书标签:

数据挖掘
聚类分析
数据分析
机器学习
算法
数据科学
模式识别
统计学
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具体描述

The Wiley-Interscience Paperback Series consists of selected books that have been made more accessible to consumers in an effort to increase global appeal and general circulation. With these new unabridged softcover volumes, Wiley hopes to extend the lives of these works by making them available to future generations of statisticians, mathematicians, and scientists. "Cluster analysis is the increasingly important and practical subject of finding groupings in data. The authors set out to write a book for the user who does not necessarily have an extensive background in mathematics. They succeed very well."

Mathematical Reviews "Finding Groups in Data [is] a clear, readable, and interesting presentation of a small number of clustering methods. In addition, the book introduced some interesting innovations of applied value to clustering literature."

Journal of Classification "This is a very good, easy-to-read, and practical book. It has many nice features and is highly recommended for students and practitioners in various fields of study."

Technometrics An introduction to the practical application of cluster analysis, this text presents a selection of methods that together can deal with most applications. These methods are chosen for their robustness, consistency, and general applicability. This book discusses various types of data, including interval-scaled and binary variables as well as similarity data, and explains how these can be transformed prior to clustering.

洞察与结构：从数据到知识的旅程图书名称：洞察与结构：从数据到知识的旅程 (Insight and Structure: A Journey from Data to Knowledge) 作者： [在此处填写虚构作者姓名，例如：阿历克斯·陈 (Alex Chen) 或艾米丽·沃森 (Emily Watson)] 出版日期： [虚构日期，例如：2024年秋季] --- 图书简介在这个信息洪流吞噬注意力的时代，理解数据背后的“为什么”比简单地收集数据点更为重要。《洞察与结构：从数据到知识的旅程》并非一本聚焦于特定统计算法或软件操作手册，而是一部深刻探讨如何将原始、无序的数据转化为可操作的、具有前瞻性的知识体系的哲学与实践指南。本书旨在为数据分析师、领域专家、决策制定者以及所有渴望驾驭信息复杂性的人士提供一个稳固的认知框架。全书围绕核心理念展开：知识的诞生是结构被发现、关联被建立、且意义被赋予的过程。我们将数据视为尚未提炼的矿石，而分析师的角色则是地质学家与冶金师，他们不仅要识别矿藏，更要理解形成这些矿藏的地质构造——即潜在的系统结构。第一部分：认知的基石——数据素养与提问的艺术本书的开篇着重于构建坚实的数据素养基础，但这并非从概率论开始，而是从批判性思维和问题的构建入手。 1. 数据的本体论：超越数字的界限：我们将探讨数据作为一种表征形式的局限性与力量。数据如何编码了观察者的视角？在采集过程中我们“丢失”了什么信息？本章深入剖析了数据的维度、层次与上下文（Context）的不可替代性，强调了没有背景的数字只是孤立的符号。 2. 框架的构建：问题而非答案驱动分析：许多分析失败并非因为计算能力不足，而是因为提出的问题本身存在缺陷。本章系统地介绍了“好的问题”的特征：清晰性、可检验性、以及对业务或科学目标的关联性。我们将引入“反向工程目标”的思维模式，即从所需的决策结果出发，逆推所需的数据证据结构。 3. 偏见的解剖学：测量者与被测量者的纠缠：本部分将全面审视从采样偏差、测量误差到认知偏见（如确认偏见）对数据结构的影响。我们不只是简单地警告偏差的存在，而是提供工具来量化和校准这些偏差对潜在结构解释的扭曲程度。第二部分：结构的显现——模式、关系与拓扑学思维数据的真正价值在于其内部蕴含的关系网络。《洞察与结构》的第二部分将分析工具置于一个更宏观的拓扑学视角下，关注连接性而非单纯的数值聚合。 4. 关系网络的绘制：从线性到非线性的洞察：传统的统计方法往往偏爱线性和独立性假设。本书鼓励读者跳出这些舒适区，探索复杂系统中的相互依赖性。我们将详细介绍网络分析的基本原理（节点、边、中心性指标），并展示如何用网络图谱来揭示隐藏的权力结构、信息流路径或系统中的关键弱点。 5. 数据的形态学：识别异常与基线：异常值（Outliers）并非总是错误，它们常常是系统结构发生变化或正在发生变革的信号。本章区分了不同类型的异常——是测量噪声、错误数据，还是真正意义上的“突破点”。我们将探讨如何定义一个“正常的”结构基线，以便更有效地识别真正具有信息量的偏差。 6. 动态演变与时间序列的深度理解：结构不是静止的，它们在时间轴上呼吸和迁移。本部分着重于时间序列数据的“结构稳定性”分析。我们探索如何通过分解（趋势、季节性、残差）来隔离这些组成部分，并使用状态空间模型来捕捉系统状态的潜在、不可观测的转移。第三部分：意义的赋予——从模式到叙事与行动数据分析的终点不是报告，而是可执行的知识和驱动的行动。《洞察与结构》的第三部分专注于如何将复杂的结构发现转化为清晰、有说服力的叙事，并嵌入到决策流程中。 7. 模型的选择与哲学的对撞：简化与保真的权衡：模型是理解世界的工具，而非世界的本身。本章不比较哪种算法更“先进”，而是探讨不同建模范式（如描述性、预测性、因果性）背后的哲学假设。我们将探讨何时采用黑箱模型（Black-Box）来最大化预测精度，以及何时必须坚持可解释模型（Interpretable Models）来构建信任和理解机制。 8. 因果推断的陷阱与路径：识别相关性是容易的，但证明因果关系是数据科学中最困难的任务之一。本章提供了一个务实的因果推断路线图，涵盖了从随机对照试验（RCT）的理想条件到准实验设计（如工具变量法、断点回归）的实际应用，强调在观察性数据中建立因果叙事的必要严谨性。 9. 知识的传递：可视化作为结构表达的媒介：最精妙的分析，如果表达不当，将一文不值。本部分将可视化视为一种高级的沟通语言。我们关注如何设计信息图表来精确传达复杂的拓扑关系和结构依赖性，确保接收者能够直观地捕捉到分析师所发现的“结构美感”和“关键连接”。 10. 决策的闭环：知识转化为系统性改进：最终，知识必须回馈到系统中以促成改进。本书的尾声探讨了如何将数据洞察整合到持续的反馈循环中。这涉及到建立指标监控体系，并设计实验来验证新发现的结构假设是否真的能带来预期的系统性提升。 --- 《洞察与结构：从数据到知识的旅程》是一次智力上的探险，它要求读者超越工具的使用，深入思考数据的本质、结构的形态以及知识的创造过程。它承诺的不是一套即插即用的解决方案，而是一套可以让你在面对任何未知数据集时，都能清晰构建分析路径、识别核心结构、并最终生成持久价值的思维工具箱。准备好将你的数据分析提升到定义和重塑认知的层面吧。