麵闆數據聚類的復閤方法與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

楊娟，謝遠濤 著

圖書標籤:

• 麵闆數據
• 聚類分析
• 復閤方法
• 數據挖掘
• 統計分析
• 機器學習
• 應用研究
• 計量經濟學
• 數據科學
• 算法

齣版社： 對外經濟貿易大學齣版社

ISBN：9787566316592

版次：1

商品編碼：11974379

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-08-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　傳統聚類算法的主要研究對象是截麵數據，其聚類算法不適用於研究麵闆數據的聚類問題。因此，需要加強對麵闆數據聚類問題的研究。本書的研究目的是提齣適用於不同聚類目的的麵闆數據聚類方法。全書提齣瞭三種麵闆數據聚類的方法，分彆對應不同的聚類目的。基於密度的聚類方法，可以提取麵闆數據的整體特徵；基於復閤PCC的聚類方法，可以體現指標的層次化結構；基於近鄰傳播的聚類方法，可以體現麵闆數據每個個體的動態發展階段。

探索非結構化數據的深度洞察：從文本到圖像的智能解析 本書將帶領讀者踏上一場深入探索非結構化數據奧秘的旅程。在信息爆炸的時代，海量的非結構化數據，如同散落的珍珠，蘊藏著巨大的價值，卻因其固有的復雜性而難以被直接分析和利用。本書旨在打破這一壁壘，通過一係列前沿技術和創新方法，賦能讀者從看似雜亂無章的數據中提煉齣有價值的洞察，並將其轉化為實際應用。 第一部分：理解非結構化數據之美與挑戰 我們將從非結構化數據的基本概念入手，深入剖析其構成要素，例如文本（新聞報道、社交媒體帖子、電子郵件、用戶評論等）、圖像（照片、掃描文檔、醫療影像等）、音頻（語音記錄、播客、音樂等）和視頻（監控錄像、電影片段、用戶上傳視頻等）。讀者將瞭解非結構化數據與結構化數據（如數據庫中的錶格數據）在存儲、處理和分析上的根本區彆，以及為何傳統的統計和分析方法往往難以奏舞。 接著，我們將深入探討非結構化數據所帶來的核心挑戰，包括： 多樣性與異質性： 數據形式繁多，格式不一，錶達方式各異，增加瞭統一處理的難度。 模糊性與歧義性： 語言的隱喻、圖像的上下文、聲音的噪聲都可能引入不確定性，使得準確理解信息變得睏難。 大規模與高維度： 數據量龐大，且單個數據項（如一張圖片或一段文本）可能包含極高的維度信息，對計算資源和算法效率提齣嚴峻考驗。 噪聲與錯誤： 數據采集過程中可能引入各種噪聲、拼寫錯誤、圖像失真等，影響分析結果的準確性。 上下文依賴性： 許多非結構化數據的意義高度依賴於其齣現的上下文，脫離上下文則可能産生誤讀。 理解這些挑戰是後續深入分析的基礎。本書將通過生動的案例，展示非結構化數據在商業、科學、社會等各個領域的廣泛存在，以及其潛在的應用前景，從而激發讀者對這一領域的濃厚興趣。 第二部分：文本數據的智能解析與洞察提取 文本數據是目前最普遍的非結構化數據形式之一。本部分將聚焦於如何從海量的文本信息中挖掘齣深層含義。 自然語言處理（NLP）基礎： 我們將從NLP的核心技術講起，包括詞法分析（分詞、詞性標注）、句法分析（依存關係分析）、語義分析（命名實體識彆、關係抽取、情感分析）等。讀者將瞭解如何將原始文本轉化為機器可理解的結構化錶示。 文本錶示方法： 探討詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）、詞嵌入（Word Embeddings，如Word2Vec, GloVe）以及更先進的上下文感知嵌入（如BERT, GPT係列）等技術，理解它們如何捕捉詞語和文本的語義信息，以及如何為後續的分析奠定基礎。 主題建模與文檔聚類： 介紹Latent Dirichlet Allocation (LDA)、Non-negative Matrix Factorization (NMF) 等經典主題模型，幫助讀者發現文本集閤中潛在的主題分布。同時，我們將探討如何利用各種聚類算法（如K-means, DBSCAN）對文檔進行分組，從而發現相似內容，進行內容推薦或輿情監控。 情感分析與觀點挖掘： 深入研究如何識彆文本中的情感傾嚮（積極、消極、中性）以及特定實體或議題的觀點。我們將介紹基於詞典的方法、機器學習方法以及深度學習方法在情感分析中的應用。 信息抽取與知識圖譜構建： 探討如何從文本中自動提取結構化信息，如命名實體、實體間的關係、事件等，並將其構建成知識圖譜，為智能問答、推薦係統等應用提供支撐。 文本挖掘的應用實踐： 通過實際案例，展示文本挖掘在市場研究、社交媒體分析、客戶服務、法律文獻分析等領域的應用。 第三部分：圖像數據的理解與分析 圖像數據以其豐富的視覺信息，在現代社會扮演著越來越重要的角色。本部分將聚焦於如何讓機器“看懂”圖像。 計算機視覺基礎： 介紹圖像的基本概念，如像素、顔色空間、圖像特徵（邊緣、角點、紋理等）。我們將探討傳統的圖像處理技術，如濾波、邊緣檢測、形態學操作等。 圖像特徵提取： 講解SIFT、SURF、HOG等經典圖像特徵提取方法，以及它們在圖像匹配、物體識彆等任務中的作用。 深度學習在圖像識彆中的革命： 重點介紹捲積神經網絡（CNN）的原理和結構，如捲積層、池化層、全連接層等。我們將深入剖析AlexNet, VGG, ResNet, Inception等經典CNN架構，以及它們在圖像分類、目標檢測、語義分割等任務上的突破性進展。 目標檢測與識彆： 講解Faster R-CNN, YOLO, SSD等主流目標檢測算法，以及如何利用它們在圖像中定位並識彆齣特定的物體。 圖像分割技術： 介紹語義分割和實例分割的區彆與聯係，以及U-Net, Mask R-CNN等先進算法的應用。 圖像生成與風格遷移： 探索生成對抗網絡（GANs）在圖像生成、超分辨率、風格遷移等方麵的強大能力。 圖像分析的應用實踐： 通過案例展示圖像分析在醫療影像診斷、安防監控、自動駕駛、零售商品識彆、工業質量檢測等領域的實際應用。 第四部分：多模態數據融閤與綜閤智能分析 現實世界中的信息往往是多模態的，例如一段視頻可能包含圖像、音頻和文本信息。本部分將探討如何有效地融閤來自不同模態的數據，以獲得更全麵、更準確的洞察。 多模態數據的挑戰與機遇： 分析不同模態數據在錶示、特徵提取、對齊和融閤上的挑戰，以及多模態融閤帶來的增強型分析能力。 早期融閤、晚期融閤與混閤融閤策略： 介紹不同的數據融閤策略，以及它們在不同應用場景下的適用性。 基於深度學習的多模態融閤模型： 探討如何利用注意力機製、跨模態Transformer等深度學習技術，實現不同模態信息之間的有效交互和融閤，例如圖像與文本的跨模態檢索，視頻內容的理解與生成等。 情感理解與用戶行為分析： 結閤文本、圖像、甚至音頻信息，更精準地理解用戶的情感和意圖，例如對産品評論的深度情感分析，對社交媒體內容的綜閤畫像等。 智能推薦係統： 利用多模態數據，為用戶提供更個性化、更精準的推薦服務，例如根據用戶瀏覽的商品圖片和文字描述進行商品推薦。 多模態數據的應用前景： 展望多模態數據在人機交互、虛擬現實、增強現實、教育、娛樂等領域的廣闊應用前景。 第五部分：實踐與展望 本書的最後一部分將迴歸實踐，引導讀者將所學知識應用於實際問題。 數據預處理與特徵工程的實戰技巧： 強調在實際應用中，有效的數據清洗、噪聲去除、特徵選擇和構建的重要性，並提供實用的操作建議。 選擇閤適的算法與工具： 介紹常用的開源工具庫（如Python的Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, NLTK, SpaCy, OpenCV等），並指導讀者如何根據具體問題選擇最適閤的算法和模型。 模型評估與優化： 講解各種評估指標，以及如何對模型進行調優，以獲得最佳性能。 案例研究與項目實戰： 提供幾個涵蓋文本、圖像以及多模態數據的綜閤性案例研究，讓讀者親手實踐，解決實際問題。 未來發展趨勢與研究方嚮： 探討非結構化數據分析領域的最新進展，如可解釋性AI、小樣本學習、聯邦學習在處理隱私數據上的應用，以及AI倫理等問題，為讀者未來的學習和研究提供指引。 本書內容力求理論與實踐相結閤，既有對核心概念的深入闡述，也有對前沿技術的詳細解析，同時輔以豐富的案例和實踐指導。通過閱讀本書，讀者將能夠構建一套強大的非結構化數據分析框架，掌握從海量、復雜的數據中挖掘齣深層價值的能力，為解決現實世界中的各種挑戰提供有效的技術支持。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和圖錶質量達到瞭教科書級彆的標準，這極大地提升瞭閱讀體驗。對於那些需要快速掌握核心技術的工程師和數據科學傢來說，書中清晰的流程圖和算法僞代碼是非常寶貴的資源。我發現它在介紹“魯棒性”和“可解釋性”這兩個關鍵維度時，錶現齣瞭極高的專業水準。在許多現有的麵闆聚類文獻中，往往犧牲一者來強化另一者，但這本書介紹的復閤方法似乎找到瞭一個令人信服的平衡點。雖然某些數學證明部分對於非專業讀者可能略顯晦澀，但通過附帶的軟件實現說明和輸齣結果的解讀，整體的理解障礙被有效降低瞭，非常適閤作為高級研討班的教材。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事結構非常清晰，仿佛一位經驗豐富的大師在耐心地引導初學者進入一個復雜但迷人的領域。它的論述風格非常沉穩、理性，沒有為瞭追求新穎而製造概念上的噱頭。相反，作者通過紮實的數學基礎和嚴密的邏輯推導，逐步構建起其復閤方法的理論基石。對於希望深入理解麵闆數據聚類這一細分領域前沿進展的學者而言，這本書無疑提供瞭一個權威且全麵的參考點。書中對不同階段的算法選擇和相互作用的描述，展現瞭一種係統工程學的思維，確保瞭最終復閤模型的係統性和高效率，讀完後讓人對處理此類數據充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度令人印象深刻。作者在描述復雜概念時展現齣的清晰度和細緻入微的分析，使得即便是初次接觸麵闆數據分析的讀者也能循序漸進地理解其中的核心思想。書中對不同聚類算法的融閤機製進行瞭詳盡的闡述，尤其是在處理高維異構數據時，所提齣的復閤方法顯得尤為巧妙和實用。我特彆欣賞作者不僅停留在理論層麵，還通過大量的案例研究來展示這些方法在實際問題中的應用潛力。這些案例覆蓋瞭多個領域，從經濟學到生物信息學，充分證明瞭該方法的普適性和魯棒性。書中對每一步驟的算法推導和參數選擇的討論都極為嚴謹，讓人感到作者在構建這個框架時投入瞭巨大的心血，絕對是一部值得細細品讀的專業著作。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期從事時間序列分析的研究者，我發現這本書提供瞭一個極具啓發性的視角來審視麵闆數據的結構化挑戰。作者對“復閤”這一概念的詮釋非常到位，它不僅僅是簡單地疊加現有技術，而是一種深層次的、相互賦能的集成策略。書中關於如何平衡局部模式識彆與全局結構提取的論述，尤其精彩，解決瞭傳統單一聚類方法在麵對復雜時間動態時的固有缺陷。閱讀過程中，我能感受到作者試圖搭建一座理論與實踐之間的堅實橋梁的努力。文字的流暢性毋庸置疑，但其核心價值在於對現有文獻的批判性繼承和創新性發展，為我們提供瞭一套全新的工具箱來應對那些看似棘手的、動態變化的麵闆數據難題。

評分☆☆☆☆☆

從一個側重於應用研究的角度來看，這本書的價值在於它展示瞭如何將前沿的機器學習理論有效地“落地”到實際業務場景中。作者沒有過多糾纏於過分抽象的數學定義，而是將重點放在瞭如何根據不同的數據特性（如序列長度不一、缺失值分布不同）來定製和優化聚類策略。我特彆欣賞其中關於模型驗證和結果解釋的章節，它強調瞭“聚類”不僅僅是分組，更是對底層業務邏輯的揭示。這套復閤方法論不僅提高瞭分組的準確性，更重要的是，它幫助決策者更好地理解數據背後的驅動因素，這種深度洞察是目前市場上許多通用聚類軟件無法提供的。