Similarity-Based Clustering pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Hammer, Barbara 编

出品人:

页数:201

译者:

出版时间:

价格:$ 73.39

装帧:

isbn号码:9783642018046

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• 聚类分析
• 相似性度量
• 机器学习
• 算法
• 数据分析
• 模式识别
• 信息检索
• 人工智能
• 统计学习

《无界：探索数据的内在联系与结构》 在信息爆炸的时代，我们被海量的数据所淹没，如何从纷繁复杂的数据中洞察其内在规律，发现隐藏的联系，并将其清晰地呈现出来，成为一项至关重要的挑战。本书《无界：探索数据的内在联系与结构》正是在这样的背景下应运而生，它将引领读者踏上一段深入理解数据本质、发掘其潜在价值的旅程。本书并非一本聚焦于特定算法或技术的工具书，而是致力于构建一种关于“联系”的思维框架，一种能够触及数据背后深层意义的理解方式。 本书的核心理念在于“联系”——那些潜藏在数据点之间，或显性或隐性的关联。这些联系如同看不见的丝线，将分散的数据串联成有意义的整体。我们关注的并非孤立的数据个体，而是它们之间的相互作用、相似之处、差异性以及由此产生的模式。通过理解这些联系，我们能够揭示数据的结构，预测未来的趋势，甚至发现新的知识。 第一部分：感知连接——理解相似性的多重维度 在“感知连接”这一章节，我们将首先深入探讨“相似性”这一核心概念。相似性并非单一维度的概念，而是复杂且多层面的。它存在于事物的属性、行为、起源、演变等各个方面。我们将从最直观的层面出发，例如，颜色、形状、大小等物理属性上的相似，逐步过渡到更抽象的层面，如行为模式的相似、语义内容的相似、功能上的相似，乃至时间序列数据的相似。 我们会审视不同的“相似性度量”标准，了解它们在不同情境下的适用性。例如，对于数值型数据，欧氏距离、曼乔特距离等提供了量化的相似性度量；对于分类数据，杰卡德相似系数、余弦相似度等则能有效地捕捉类别之间的重叠程度。更进一步，我们还会探讨文本数据的相似性，例如基于词袋模型、TF-IDF，以及更先进的词嵌入技术，如何捕捉词语和文档的语义关联。这些度量工具不仅是算法的基础，更是我们理解数据间关系的起点。 本书将强调，对相似性的理解需要结合具体问题的背景。一个在图像识别中被认为是相似的颜色，在生物分类中可能具有截然不同的意义。因此，我们鼓励读者跳出僵化的思维模式，根据数据的特性和分析的目标，灵活运用和调整相似性的定义与度量方式。这一部分的探索，旨在培养读者敏锐的“数据感”，能够从纷繁的数据表面，捕捉到潜在的相似性线索。 第二部分：洞察群体——发现数据中的内在结构 “洞察群体”是本书的核心内容之一，它将带领读者进入一个通过分析数据间的相似性来揭示群体结构的世界。我们不再孤立地看待每一个数据点，而是将其置于一个更广阔的群体背景中进行考察。在这里，我们将重点探讨“聚类”这一强大的分析范式，它正是基于数据点之间的相似性，将相似的数据点聚集到同一个“群体”中，从而揭示数据的内在结构。 我们将从最基础的聚类思想谈起，理解其目标是划分数据点，使得同一群体内的点比不同群体内的点更相似。本书不会拘泥于某一种具体的聚类算法，而是侧重于介绍不同聚类方法的思想精髓和应用场景。例如，我们会探讨基于划分的聚类方法，如K-Means，它如何通过迭代优化，将数据点分配到预设的K个簇中。我们也会介绍基于层次的聚类方法，如凝聚型层次聚类，它如何逐步构建一个数据点之间的层次结构，从而提供不同粒度的群体划分。 此外，我们还将触及基于密度的方法，如DBSCAN，它能够发现任意形状的簇，并对噪声点具有较好的鲁棒性。本书将深入分析各种聚类算法的优缺点，它们对数据分布的要求，以及在实际应用中可能遇到的挑战，例如如何确定最优的簇数量，如何处理不同大小和密度的簇，以及如何评估聚类结果的质量。 通过对这些聚类方法的深入剖析，读者将能够理解如何将相似性度量转化为实际的群体发现。我们将通过丰富的案例，展示聚类在各个领域的应用，例如，在客户细分中，发现具有相似购买行为的客户群体；在生物信息学中，根据基因表达模式将细胞分组；在图像处理中，将相似的像素区域归为同一对象。这一部分的学习，将使读者掌握一种强大的工具，能够从无序的数据中，提取出清晰的群体结构，从而为更深层次的分析和决策奠定基础。 第三部分：连接的演化——追踪数据随时间的变化 数据并非静止不变，它们往往随着时间而演化。在“连接的演化”这一章节，我们将目光聚焦于数据的时间维度，探索相似性如何在时间的长河中发生变化，以及如何追踪这些动态的联系。时间序列数据分析是本书的另一重要组成部分，它允许我们理解现象的发生发展规律，预测未来的走向。 我们将探讨各种时间序列数据的特点，例如趋势、季节性、周期性以及随机波动。本书将介绍如何度量不同时间序列数据点之间的相似性，例如，动态时间规整（DTW）算法，它能够有效地处理时间轴的扭曲和偏移，找到两个时间序列在不同时间点的最佳匹配，从而度量其相似性。 在此基础上，我们将探索如何对时间序列数据进行聚类，发现具有相似演化模式的序列。例如，在金融领域，识别具有相似价格波动模式的股票；在医疗领域，发现具有相似生理指标变化趋势的患者。 此外，本书还将触及更复杂的动态分析，例如，如何构建“时间图”来表示数据点在不同时间点的连接关系，以及如何分析这些连接关系的演化。我们将学习如何识别“突变点”，即数据关联性发生显著变化的时间点，以及如何理解这些突变背后可能的原因。 通过这一部分的学习，读者将能够理解，相似性分析不仅仅是静态的快照，更是一个动态的、不断演进的过程。掌握了时间序列的分析方法，我们将能够更好地理解现象的发生发展过程，并为未来的预测和规划提供有力的支持。 第四部分：超越相似——数据间的协同与关联 虽然“相似性”是我们理解数据联系的基石，但本书的视野并未止步于此。在“超越相似”这一章节，我们将进一步探讨比单纯相似性更复杂的、数据点之间的协同与关联。我们理解，有时并非直接的相似性，而是它们之间的协同作用，才构成了更深层次的联系。 我们将引入“关联规则挖掘”的思想，它旨在发现数据集中项集之间的有趣关系。例如，“购买了啤酒的顾客，也很可能购买尿布”，这样的关联规则，揭示了商品之间的购买协同性。本书将介绍如何有效地发现这些规则，以及如何评估规则的有效性和实用性。 此外，我们还会探讨“网络分析”的视角。在许多现实场景中，数据点之间并非简单的孤立连接，而是形成了一个复杂的网络结构。例如，社交网络中的人际关系，交通网络中的节点连接，以及信息传播的网络。我们将学习如何构建和分析这些网络，识别关键节点、发现社区结构、理解信息传播的模式。网络分析能够帮助我们揭示数据点之间更隐秘、更复杂的协同关系。 本书还将触及“因果推断”的初步概念。虽然相似性分析不能直接证明因果关系，但它往往能够为因果关系的探索提供线索。我们会思考，当两个数据点表现出高度的相似性或协同性时，它们之间是否存在某种因果联系？如何进一步验证这些潜在的因果关系？ 这一部分的探索，旨在拓宽读者对数据联系的理解。从简单的相似性，到复杂的协同作用，再到潜在的因果联系，我们将构建一个更加全面和深刻的数据洞察体系。 结语：拥抱无界，洞见未来 《无界：探索数据的内在联系与结构》最终的目标，是赋予读者一种“数据直觉”。这种直觉源于对数据内在联系的深刻理解，它能够帮助我们更快地识别数据中的模式，发现隐藏的价值，并做出更明智的决策。 本书不仅仅是关于算法或技术，更是一种思维方式的培养。我们鼓励读者在面对任何数据时，都能主动思考：这些数据点之间存在怎样的联系？这些联系是如何形成的？它们又意味着什么？通过不断地提问和探索，读者将逐渐掌握一种强大的分析能力，能够驾驭日益复杂的数据世界，发现属于自己的“无界”洞见。 无论您是希望在学术研究中取得突破，还是希望在商业实践中找到新的增长点，抑或是仅仅对数据背后的世界充满好奇，《无界：探索数据的内在联系与结构》都将是您不可或缺的向导。让我们一起踏上这段充满发现的旅程，解锁数据的无限可能，洞见更加清晰的未来。

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