面板数据聚类的复合方法与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨娟，谢远涛 著

图书标签:

• 面板数据
• 聚类分析
• 复合方法
• 数据挖掘
• 统计分析
• 机器学习
• 应用研究
• 计量经济学
• 数据科学
• 算法

出版社： 对外经济贸易大学出版社

ISBN：9787566316592

版次：1

商品编码：11974379

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-08-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　传统聚类算法的主要研究对象是截面数据，其聚类算法不适用于研究面板数据的聚类问题。因此，需要加强对面板数据聚类问题的研究。本书的研究目的是提出适用于不同聚类目的的面板数据聚类方法。全书提出了三种面板数据聚类的方法，分别对应不同的聚类目的。基于密度的聚类方法，可以提取面板数据的整体特征；基于复合PCC的聚类方法，可以体现指标的层次化结构；基于近邻传播的聚类方法，可以体现面板数据每个个体的动态发展阶段。

探索非结构化数据的深度洞察：从文本到图像的智能解析 本书将带领读者踏上一场深入探索非结构化数据奥秘的旅程。在信息爆炸的时代，海量的非结构化数据，如同散落的珍珠，蕴藏着巨大的价值，却因其固有的复杂性而难以被直接分析和利用。本书旨在打破这一壁垒，通过一系列前沿技术和创新方法，赋能读者从看似杂乱无章的数据中提炼出有价值的洞察，并将其转化为实际应用。 第一部分：理解非结构化数据之美与挑战 我们将从非结构化数据的基本概念入手，深入剖析其构成要素，例如文本（新闻报道、社交媒体帖子、电子邮件、用户评论等）、图像（照片、扫描文档、医疗影像等）、音频（语音记录、播客、音乐等）和视频（监控录像、电影片段、用户上传视频等）。读者将了解非结构化数据与结构化数据（如数据库中的表格数据）在存储、处理和分析上的根本区别，以及为何传统的统计和分析方法往往难以奏舞。 接着，我们将深入探讨非结构化数据所带来的核心挑战，包括： 多样性与异质性： 数据形式繁多，格式不一，表达方式各异，增加了统一处理的难度。 模糊性与歧义性： 语言的隐喻、图像的上下文、声音的噪声都可能引入不确定性，使得准确理解信息变得困难。 大规模与高维度： 数据量庞大，且单个数据项（如一张图片或一段文本）可能包含极高的维度信息，对计算资源和算法效率提出严峻考验。 噪声与错误： 数据采集过程中可能引入各种噪声、拼写错误、图像失真等，影响分析结果的准确性。 上下文依赖性： 许多非结构化数据的意义高度依赖于其出现的上下文，脱离上下文则可能产生误读。 理解这些挑战是后续深入分析的基础。本书将通过生动的案例，展示非结构化数据在商业、科学、社会等各个领域的广泛存在，以及其潜在的应用前景，从而激发读者对这一领域的浓厚兴趣。 第二部分：文本数据的智能解析与洞察提取 文本数据是目前最普遍的非结构化数据形式之一。本部分将聚焦于如何从海量的文本信息中挖掘出深层含义。 自然语言处理（NLP）基础： 我们将从NLP的核心技术讲起，包括词法分析（分词、词性标注）、句法分析（依存关系分析）、语义分析（命名实体识别、关系抽取、情感分析）等。读者将了解如何将原始文本转化为机器可理解的结构化表示。 文本表示方法： 探讨词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）、词嵌入（Word Embeddings，如Word2Vec, GloVe）以及更先进的上下文感知嵌入（如BERT, GPT系列）等技术，理解它们如何捕捉词语和文本的语义信息，以及如何为后续的分析奠定基础。 主题建模与文档聚类： 介绍Latent Dirichlet Allocation (LDA)、Non-negative Matrix Factorization (NMF) 等经典主题模型，帮助读者发现文本集合中潜在的主题分布。同时，我们将探讨如何利用各种聚类算法（如K-means, DBSCAN）对文档进行分组，从而发现相似内容，进行内容推荐或舆情监控。 情感分析与观点挖掘： 深入研究如何识别文本中的情感倾向（积极、消极、中性）以及特定实体或议题的观点。我们将介绍基于词典的方法、机器学习方法以及深度学习方法在情感分析中的应用。 信息抽取与知识图谱构建： 探讨如何从文本中自动提取结构化信息，如命名实体、实体间的关系、事件等，并将其构建成知识图谱，为智能问答、推荐系统等应用提供支撑。 文本挖掘的应用实践： 通过实际案例，展示文本挖掘在市场研究、社交媒体分析、客户服务、法律文献分析等领域的应用。 第三部分：图像数据的理解与分析 图像数据以其丰富的视觉信息，在现代社会扮演着越来越重要的角色。本部分将聚焦于如何让机器“看懂”图像。 计算机视觉基础： 介绍图像的基本概念，如像素、颜色空间、图像特征（边缘、角点、纹理等）。我们将探讨传统的图像处理技术，如滤波、边缘检测、形态学操作等。 图像特征提取： 讲解SIFT、SURF、HOG等经典图像特征提取方法，以及它们在图像匹配、物体识别等任务中的作用。 深度学习在图像识别中的革命： 重点介绍卷积神经网络（CNN）的原理和结构，如卷积层、池化层、全连接层等。我们将深入剖析AlexNet, VGG, ResNet, Inception等经典CNN架构，以及它们在图像分类、目标检测、语义分割等任务上的突破性进展。 目标检测与识别： 讲解Faster R-CNN, YOLO, SSD等主流目标检测算法，以及如何利用它们在图像中定位并识别出特定的物体。 图像分割技术： 介绍语义分割和实例分割的区别与联系，以及U-Net, Mask R-CNN等先进算法的应用。 图像生成与风格迁移： 探索生成对抗网络（GANs）在图像生成、超分辨率、风格迁移等方面的强大能力。 图像分析的应用实践： 通过案例展示图像分析在医疗影像诊断、安防监控、自动驾驶、零售商品识别、工业质量检测等领域的实际应用。 第四部分：多模态数据融合与综合智能分析 现实世界中的信息往往是多模态的，例如一段视频可能包含图像、音频和文本信息。本部分将探讨如何有效地融合来自不同模态的数据，以获得更全面、更准确的洞察。 多模态数据的挑战与机遇： 分析不同模态数据在表示、特征提取、对齐和融合上的挑战，以及多模态融合带来的增强型分析能力。 早期融合、晚期融合与混合融合策略： 介绍不同的数据融合策略，以及它们在不同应用场景下的适用性。 基于深度学习的多模态融合模型： 探讨如何利用注意力机制、跨模态Transformer等深度学习技术，实现不同模态信息之间的有效交互和融合，例如图像与文本的跨模态检索，视频内容的理解与生成等。 情感理解与用户行为分析： 结合文本、图像、甚至音频信息，更精准地理解用户的情感和意图，例如对产品评论的深度情感分析，对社交媒体内容的综合画像等。 智能推荐系统： 利用多模态数据，为用户提供更个性化、更精准的推荐服务，例如根据用户浏览的商品图片和文字描述进行商品推荐。 多模态数据的应用前景： 展望多模态数据在人机交互、虚拟现实、增强现实、教育、娱乐等领域的广阔应用前景。 第五部分：实践与展望 本书的最后一部分将回归实践，引导读者将所学知识应用于实际问题。 数据预处理与特征工程的实战技巧： 强调在实际应用中，有效的数据清洗、噪声去除、特征选择和构建的重要性，并提供实用的操作建议。 选择合适的算法与工具： 介绍常用的开源工具库（如Python的Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, NLTK, SpaCy, OpenCV等），并指导读者如何根据具体问题选择最适合的算法和模型。 模型评估与优化： 讲解各种评估指标，以及如何对模型进行调优，以获得最佳性能。 案例研究与项目实战： 提供几个涵盖文本、图像以及多模态数据的综合性案例研究，让读者亲手实践，解决实际问题。 未来发展趋势与研究方向： 探讨非结构化数据分析领域的最新进展，如可解释性AI、小样本学习、联邦学习在处理隐私数据上的应用，以及AI伦理等问题，为读者未来的学习和研究提供指引。 本书内容力求理论与实践相结合，既有对核心概念的深入阐述，也有对前沿技术的详细解析，同时辅以丰富的案例和实践指导。通过阅读本书，读者将能够构建一套强大的非结构化数据分析框架，掌握从海量、复杂的数据中挖掘出深层价值的能力，为解决现实世界中的各种挑战提供有效的技术支持。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事结构非常清晰，仿佛一位经验丰富的大师在耐心地引导初学者进入一个复杂但迷人的领域。它的论述风格非常沉稳、理性，没有为了追求新颖而制造概念上的噱头。相反，作者通过扎实的数学基础和严密的逻辑推导，逐步构建起其复合方法的理论基石。对于希望深入理解面板数据聚类这一细分领域前沿进展的学者而言，这本书无疑提供了一个权威且全面的参考点。书中对不同阶段的算法选择和相互作用的描述，展现了一种系统工程学的思维，确保了最终复合模型的系统性和高效率，读完后让人对处理此类数据充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

从一个侧重于应用研究的角度来看，这本书的价值在于它展示了如何将前沿的机器学习理论有效地“落地”到实际业务场景中。作者没有过多纠缠于过分抽象的数学定义，而是将重点放在了如何根据不同的数据特性（如序列长度不一、缺失值分布不同）来定制和优化聚类策略。我特别欣赏其中关于模型验证和结果解释的章节，它强调了“聚类”不仅仅是分组，更是对底层业务逻辑的揭示。这套复合方法论不仅提高了分组的准确性，更重要的是，它帮助决策者更好地理解数据背后的驱动因素，这种深度洞察是目前市场上许多通用聚类软件无法提供的。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期从事时间序列分析的研究者，我发现这本书提供了一个极具启发性的视角来审视面板数据的结构化挑战。作者对“复合”这一概念的诠释非常到位，它不仅仅是简单地叠加现有技术，而是一种深层次的、相互赋能的集成策略。书中关于如何平衡局部模式识别与全局结构提取的论述，尤其精彩，解决了传统单一聚类方法在面对复杂时间动态时的固有缺陷。阅读过程中，我能感受到作者试图搭建一座理论与实践之间的坚实桥梁的努力。文字的流畅性毋庸置疑，但其核心价值在于对现有文献的批判性继承和创新性发展，为我们提供了一套全新的工具箱来应对那些看似棘手的、动态变化的面板数据难题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度令人印象深刻。作者在描述复杂概念时展现出的清晰度和细致入微的分析，使得即便是初次接触面板数据分析的读者也能循序渐进地理解其中的核心思想。书中对不同聚类算法的融合机制进行了详尽的阐述，尤其是在处理高维异构数据时，所提出的复合方法显得尤为巧妙和实用。我特别欣赏作者不仅停留在理论层面，还通过大量的案例研究来展示这些方法在实际问题中的应用潜力。这些案例覆盖了多个领域，从经济学到生物信息学，充分证明了该方法的普适性和鲁棒性。书中对每一步骤的算法推导和参数选择的讨论都极为严谨，让人感到作者在构建这个框架时投入了巨大的心血，绝对是一部值得细细品读的专业著作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图表质量达到了教科书级别的标准，这极大地提升了阅读体验。对于那些需要快速掌握核心技术的工程师和数据科学家来说，书中清晰的流程图和算法伪代码是非常宝贵的资源。我发现它在介绍“鲁棒性”和“可解释性”这两个关键维度时，表现出了极高的专业水准。在许多现有的面板聚类文献中，往往牺牲一者来强化另一者，但这本书介绍的复合方法似乎找到了一个令人信服的平衡点。虽然某些数学证明部分对于非专业读者可能略显晦涩，但通过附带的软件实现说明和输出结果的解读，整体的理解障碍被有效降低了，非常适合作为高级研讨班的教材。