[按需印刷] 智能聚类分析方法及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

李川，姚行艳，蔡乐才 著

图书标签:

• 聚类分析
• 数据挖掘
• 机器学习
• 智能算法
• 模式识别
• 按需印刷
• 图书出版
• 数据分析
• 人工智能
• 应用研究

店铺： 科学出版社旗舰店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030502261

商品编码：18593588681

包装：平装

开本：16

出版时间：2016-10-17

页数：148

字数：124

内容介绍
本书主要论述了智能聚类分析的相关理论、方法和典型应用。内容由浅入深，涵盖智能聚类分析的基本概念、基本理论和主要聚类算法，并从基于信息熵粗糙集理论、信息熵自适应并行免疫遗传算法、向量空间模型、有偏观测模糊C均值等视角系统阐述了智能聚类分析方法及其典型应用。

目录
目录
前言
第1章 绪论1
1.1引言1
1.2聚类分析的研究进展3
1.2.1聚类分析的基本方法3
1.2.2聚类分析的典型应用5
1.2.3聚类分析方法面临的挑战7
13用于聚类分析的智能算法8
1.4遗传算法的发展10
1.5免疫算法的发展14
1.5.1生物免疫系统14
1.5.2人工免疫系统16
1.5.3免疫遗传算法20
16粗糙集理论的发展21
1.7本章小结23
参考文献23
第2章 智能聚类分析的基本方法29
2.1智能聚类分析与数据挖掘的关系29
2.2智能聚类分析与分类的关系31
2.3智能聚类分析的过程及典型要求33
2.3.1聚类分析的基本过程33
2.3.2聚类分析的典型要求36
2.4主要聚类算法及比较37
2.4.1聚类算法评价准则37
2.4.2常见的距离函数38
2.4.3聚类分析中的聚类准则函数38
2.4.4主要聚类算法分析及比较40
2.5聚类效果的评估46
2.5.1评估的难点46
2.5.2常用的评估方法47
2.6智能聚类分析方法的研究热点49
2.7本章小结51
参考文献51
第3章 基于信息熵粗糙集理论的智能聚类分析算法55
3.1粗糙集理论基础55
3.1.1知识表达系统与决策系统55
3.1.2知识的依赖性57
3.1.3约简与核58
3.1.4知识的重要性59
3.1.5属性约简与规则约简60
3.2基于粗糙熵的智能聚类分析属性约简61
3.2.1粗糙熵61
3.2.2基于粗糙熵的智能聚类属性约简算法63
3.2.3实验验证65
3.3改进的属性约简算法在智能聚类分析中的应用67
3.4本章小结69
叁考文献69
第4章 基于信息熵自适应并行免疫遗传算法的智能聚类分析及其应用72
4.1遗传算法基础72
4.1.1基本遗传算法基本概念72
4.1.2遗传算法的实现流程73
4.2遗传算法的关键实现技术75
4.2.1遗传编码75
4.2.2初始种群的设定77
4.2.3适应度函数及尺度变换77
4.2.4遗传算子80
4.2.5遗传算法的特点85
4.2.6遗传算法的不足86
4.3改进的免疫遗传算法87
4.3.1生物免疫系统87
4.3.2免疫遗传算法基本原理88
4.3.3改进的免疫遗传算法90
4.3.4实验验证97
4.4 K均值聚类算法存在的问题IOO
4.5基于信息熵自适应并行免疫遗传算法(IPAICKA)的智能聚类分析102
4.5.1 IPAIGKA算法的基本思想102
4.5.2基于信息熵的自适应并行免疫遗传算法的K均值聚类算法103
4.6文本聚类分析应用104
4.6.1比较测试实验一105
4.6.2比较测试实验二106
4.7本章小结108
参考文献108
第5章 基于向量空间模型的智能聚类分析算法及其应用111
5.1信息检索111
5.2向量空间模型112
5.3蚁群算法的基本原理113
5.4向量空间模型的基本原理115
5.5基于路径相似度的蚁群算法117
5.5.1路径相似度118
5.5.2基于路径相似度的“信息素”更新规则120
5.6基于路径相似度的蚁群遗传算法120
5.7本章小结121
参考文献121
第6章 基于有偏观测模糊C均值智能聚类分析算法及其应用123
6.1模糊C均值智能聚类分析算法123
6.2基于有偏观测模糊C均值智能聚类分析算法124
6.3智能聚类分析在轴承故障诊断中的应用126
6.3.1实验装置127
6.3.2特征计算128
6.3.3基于熵的特征选择130
6.4实验测试结果131
6.4.1特征选择结果131
6.4.2故障识别结果132
6.4.3多故障分类133
6.5本章小结134
参考文献134

在线试读
第1章 绪论
随着互联网的迅速普及，企业信息量的急速膨胀，如何从众多纷繁的数据中按照某种规则获得一些有用的数据，在一定程度上对于企业的存活起着至关重要的作用。数据挖掘( Data Mining，DM)就是从大量的数据库、数据仓库或其他信息储存库中获取新颖的、有效的、潜在有用的、*终可理解模式的过程。
由于各种信息资源呈指数形式增长，面对如此庞大的数据量，人们的需求已经不是简单的数据查询统计，而是需要从大量信息中挖掘可以得到决策的模式、规则或规律等。因此，如何从中得到自己需要的信息显得尤为重要，由此，数据挖掘技术应运而生。数据挖掘一般是指从大量数据中通过相关算法得到隐藏的信息的过程[1]。
数据挖掘这一概念*早由美国计算机协会( Association for Computing Machinery，ACM)于1995年提出。在提出数据挖掘概念之前，国际联合人工智能学术会议上提出了数据库知识发现这一概念。知识发现的过程一般包括3个步骤，即数据准备、数据挖掘及对结果的评价解释。其中，数据准备包括数据选择、数据预处理和数据转换3个步骤：数据挖掘是知识发现的核心，在得到良好的挖掘效果之前，需要事先对各神数据挖掘技术进行全面了解[2]。
聚类分析是数据挖掘[3,4]的一个重要研究内容，它涉及诸如数据挖掘、统计学、经济学、机器学习及生物工程等研究领域[5]。“所谓聚类分析就是根据各样本自身的不同，将数据集划分为不同的簇，使数据源之间用相似性来衡量，即一些基本相似的个体尽可能划分在同一簇中，而一些相差较大的个体划分在不同簇，从而整个数据集就可以用少数的几个簇来描述（当然，尽管数据集中的一些细节信息可能会丢失，但它却将数据集进行了概化，节省了数据集的内存）。”[6]正因为聚类分析具有如此强大的功能，通过聚类分析，人们可以或可能会发现数据集中所蕴涵的某种信息或知识，并为人们所用。从孩提时代开始，人类就从未停止过进行聚类分析。通过对所见、所闻的一切事物经过某种下意识的分析后，随着知识的积累和不断发现，不断改进聚类模式而对事物进行某种聚类，从而达到分类的目的。目前，聚类分析已广泛应用于商业、生物、地理、保险业、电子商务及互联网等很多方面。常见的聚类分析方法有：K均值聚类算法、模糊C均值智能聚类分析算法、*大似然估计算法和基于图论的算法。
K均值聚类算法是基于规则的聚类算法中的一种简单常用算法。首先，该算法选择一个特定距离度量作为模式间的相似度，然后由所选择的聚类准则函数来评价聚类划分结果。在给定初始聚类中心点后，采用迭代的方法找出取决于聚类准则函数的*佳聚类分区。这种算法的一个缺点就是初始聚类中心点的选择不当可能寻致早收敛的问题。在K均值聚类算法的基础上，模糊C均值智能聚类分析算法有效集成了模糊技术进行聚类分析。*大似然估计算法是以概率论为基础的一种聚类算法，它根据事先所假设的某种先验概率分布计算出后验概率来实现数据分类。基于图论的算法主要是根据所估计的每个点的密度梯度值生成方向树，然后通过求出的谷点密度函数对数据进行分类[7]。
为了提高聚类分析的效果，可以将遗传算法、进化算法、粗糙集理论、模糊理论等智能技术与聚类分析结合起来，形成智能聚类分析方法。本书通过对智能聚类分析方法的介绍，将其应用到文本分析、故障诊断等典型案例中。
1.2 聚类分析的研究进展
1.2.1 聚类分析的基本方法
聚类是数据挖掘的一个重要方法，也是人类一种基本的认知活动。聚类分析是指将未知分布的一组数据，利用数据对象之间的关系，尽可能将具有相似性质的数据聚集成一类，使类间相似性尽可能小，而同类中数据的相似性尽可能大，这种方式实际上是一种无标签分类，因此，聚类也属于无监督学习方法。同时，聚类和分类之间又存在明显的区别。聚类的*终目的是找到数据的特征及潜在的数据类别的分布情况：而分类则是对已经标记好的数据集进行训练，并通过学习预先获得数据的特征以建立一个分类模型，进而利用该分类模型对数据的类别进行预测。聚类算法作为一种有效的数据分析方法，目前已在数据挖掘、语音识别、机器学习及生物信息处理等领域广泛应用。同时，聚类分析还可以将聚类算法应用于商业分析，区分消费者数据库中的不同消费人群，以帮助市场决策人员归纳总结出每一类消费者的消费习惯或者消费模式。目前聚类算法主要有以下几种：基于谱的聚类算法，基于支持向量机的聚类算法，基于密度的聚类算法，基于遗传算法的聚类算法，等等。
国外学术研究中比较著名的具有聚类分析功能的系统主要有WEKA、CLUTO等。WEKA足来自新西兰怀卡托大学的一款开源软件，是到目前为止功能*为完备的数据挖掘工具之一，被誉为数据挖掘学习史上的里程碑[8]。WEKA中集成了多种数据挖掘算法，不仅包括数据的预处理，而且还包括数据的分类和回归、聚类及关联规则等可视化界面。用户还可以通过JAVA语言进行二次开发。
CLUTO是由美国明尼苏达大学的Karypis教授团队开发的一款聚类工具，该工具不仅可以处理低维数据，还能够处理高维数据，而且，针对不同聚类的结果可以对结果的类簇进行分析[9]。CLUTO软件包中包括多个独立可执行的程序和库文件，它可以应用于多种领域，如信息检索、生物学及商业等。CLUTO软件包含多种聚类算法及聚类准则函数，不仅可以辨别出各类别的特征属性，还能够根据所识别的特征属性对类别中的对象提供总结。
由于聚类分析强大的功能，其潜在的应用也对聚类算法提出了更高的要求，主要要求如下[10]。
(1)可伸缩性。一般来说，常用的聚类算法在处理较小数据集时效果较好，但面对海量数据处理对象的时候，效果则没那么好。虽然可以通过海量数据进行抽样聚类，但总体来说，这种抽样聚类的效果并不理想，往往会与实际值存在很大偏差。因此，这就要求聚类算法在处理不同特征数据集时，具有一定的可伸缩性。
(2)能够聚类任意形状的类簇。目前，常用的确定类簇的方法主要是基于欧氏距离等相似性度量方法，但这类方法只能发现具有类似大小和密度的圆形或球状的类簇。事实上，每一个类簇的形状可能是任意的，那么，如何设计有效的聚类算法来处理任意形状的类簇就显得尤为重要。
(3)多类型数据的处理能力。聚类算法需要对多种类型的数据进行聚类，而不仅限于某一类型的数据，如枚拳型数据、二值型数据等。
(4)对异常数据处理的能力。真实数据中往往存在很多孤立点、缺失的数据甚至错误的数据等，而这些异常数据对聚类结果的影响较大，聚类算法如何处理这些异常数据也是需要考虑的问题。
(5)对高维数据处理的能力。大多数聚类算法能够较好地处理低维数据，而对于如文本数据等高维数据的聚类效果则并不是很理想，这也是聚类算法研究中面临的一项巨大挑战。
1.2.2 聚类分析的典型应用
随着科技的发展，聚类分析已经在各种领域得到广泛应用，如文本分析、语言识别、图像处理、故障诊断等方面。
以文本分析为例，统计表明，一个组织中约有80%的信息存储都以文本形式存在，主要有新闻报纸、学术论文和专著、历史资料存档、门户网站、论坛、博客、电子邮件和Office文档等。由于文本数据固有的特点，大多数是结构化或者半结构化的数据，并且数据又存在维度高和稀疏的特点，因此，基于传统的结构化数据挖掘技术常常不能够直接应用于文本挖掘，从而，如何从大量的文本信息中发掘出有用信息受到越来越多学者的关注，具体内容包括对文本信息的分析和组织、如何提取文档中所隐含的规则和模式等。文本挖掘需要多种技术相结合来实现，如机器学习、信息处理、信息检索及数据挖掘等。文本挖掘的主要目标在于文本的结构分析、信息提取、关联和预测分析、文本的分类和聚类等。文本挖掘这一概念于1995年由Feldman正式提出[11]，自此之后，国内外很多学者就文本挖掘的理论及应用进行了许多研究。据调查发现，文本挖掘技术已经成为数据挖掘分支中一个日益重要的领域。文本聚类的流程图如图1.1所示。
图1.1 文本聚类流程图
文本聚类技术是一种无监督的学习方法，是对文本信息进行分析、组织和分类的重要手段。如前所述，文本聚类就是在对文本信息没有标记任何类别的情况下，白动识别出文本类别的过程。通常的聚类方法是采用明确的定量方法处理结构化数据，而文本聚类处理的是非结构化的文本信息，对此，文本聚类就需要采用一系列文本分析的处理技术，如文本分词、特征选择、降维及文本表示等。
文本聚类的应用主要在以下几个方面。
(1)自然语言的预处理。通过聚类分析技术可以加快用户在文本浏览系统中寻找有效信息的速度，为用户提供了很大方便。聚类分析技术还可以用于多文档摘要的自动生成，可以从互联网上搜集许多当天重要的文本新闻来聚类，然后对每个聚类后的文本集的主要内容聚集成简单的摘要以供用户浏览。
(2)对搜索引擎结果聚类。为方便用户及时、迅速定位到所需的有效信息，需要采用聚类分析技术对搜索引擎的结果进行聚集分类。
(3)发现并追踪热点主题。如何从每天海量的互联网信息中获得有效的热点主题并进行追踪，对于研究热点和维护社会的稳定都具有重要的意义。通过聚类分析及聚类相关算法不仅可以找出目前已经关注的主题信息，而且还能发现新热点。
(4)改善文本分类的性能。通过文本聚类技术可以从海量数据中选择出特征空间，从而使文本分类的性能得以改善。
(5)优化网站结构和挖掘用户感兴趣的模式。利用文本聚类技术可以从互联网中大型数据中聚集用户感兴趣的模式，以实现对信息的自动过滤和推荐。
国内外许多研究机构和公司对文本聚类和挖掘技术进行了研究，并取得一定的成果。例如，IBM公司针对文本聚类技术开发了一款数据挖掘软件Text Miner，其主要功能是实现对文本信息的特征提取、文档聚类和分类、检索。Text Miner支持十几种语言，采用深层次的文本分析和索引实现对多种文本格式的数据检索。Bow是一个专门用

好的，这是一份关于一本假设图书的详细简介，该书的书名与您提供的“[按需印刷] 智能聚类分析方法及其应用”完全无关。 --- 书名： 《古典园林意境的符号学解读：空间、文饰与精神的交织》 作者： 王 志 远 出版社： 东方学苑出版社 出版日期： 2024年5月 ISBN： 978-7-5662-1234-5 --- 内容提要 《古典园林意境的符号学解读：空间、文饰与精神的交织》是一部深度探究中国古典园林艺术的专著。本书并未将园林视为单纯的建筑或景观集合，而是将其视为一个复杂的、由多重符号系统构成的“文本”。作者王志远教授基于符号学、现象学和文化人类学的跨学科视角，系统地梳理了中国古典园林（尤侧重于江南私家园林与皇家苑囿）在历史演变过程中，如何通过空间布局、装饰元素、植物配置乃至命名体系，精确地编码和传达特定的文化理念、哲学思想与审美情趣。 全书旨在揭示隐藏在亭台楼榭、假山流水、曲径通幽背后的深层文化意涵，探究这些“物质形态”是如何转化为可供观者“阅读”的精神体验的。本书认为，园林意境的形成是一个从自然景观模仿到人文精神投射的符号生成过程。 核心论点与结构概述 本书共分为六个主要部分，逻辑层层递进，从宏观的符号系统入手，逐步深入到微观的个体元素解析，最终回归到对整体意境的综合把握。 第一部分：园林作为“符号场”的建构 本部分确立了理论基础。作者首先界定了“园林符号学”的研究范畴，强调古典园林并非随意的堆砌，而是遵循着一套内在的、与中国传统宇宙观和哲学（如天人合一、阴阳五行）紧密关联的符号生成逻辑。我们将园林视为一个“异质空间”——一个在有限尺度内，模仿无限宇宙并实现精神超越的场域。本章详细分析了“园林”这一概念在不同历史时期的语义漂移及其符号学内涵的演变。 第二部分：空间结构的原型与意义 空间布局是园林符号系统的骨架。本章深入剖析了空间组织中的核心原型，例如“框景”、“对景”、“藏与露”的辩证关系。作者运用拓扑学和格式塔理论，解析了游廊、漏窗、月洞门等元素在引导视线、划分层次、制造空间韵律方面的作用。特别关注了“移步换景”的动态符号学，探讨了如何通过连续性的空间序列，模拟人在时间维度上的生命体验和对“道”的追寻。对“内向性”空间（私家园林）与“外拓性”空间（皇家园林）的符号差异进行了细致对比。 第三部分：物质元素的文饰编码 这是本书最详尽的部分，专注于园林中具体“文饰”符号的解码。 1. 石与水的符号学： 假山（峰、峦、洞）不仅是造景，更是山水画原理在三维空间的投射，象征着“气”的运行与哲思中的“动静之辨”。水体（池、溪、瀑）则代表了“柔顺”与“生命力”。对叠石技法（如斧劈、植筋）的符号学意义进行了探讨。 2. 植物的象征谱系： 重点分析了松、竹、梅（岁寒三友）、兰（幽独）、桃李（繁盛与时序）等植物的文化密码。探讨了植物在园林中如何超越生物学意义，成为道德品质或特定文人精神的指代符号。 3. 建筑构件的语汇： 亭、榭、轩、舫等建筑形制，不仅仅是休憩之所，它们各自承载着不同的社交功能和哲学姿态（如“静观”的亭、“宴饮”的轩）。门窗上的雕饰、匾额的题字，被视为直接的语义载体。 第四部分：命名艺术与意境的“命名力” 中国古典园林极其重视题名，匾额和楹联是连接空间与文人精神世界最直接的桥梁。本章研究了园林命名法——“借代”、“象征”、“化用典故”——如何超越描述性功能，直接赋予空间以诗意的或哲学的“意境”。通过分析拙政园、留园等著名园林中题名的演变，展示了命名如何参与到意境的最终完成过程中。 第五部分：体验：从符号阅读到精神共鸣 意境的形成最终依赖于观者的体验。本章转向接受美学，探讨了古代文人在园中体验时，如何激活自身的文化记忆库，将园林中分散的符号元素重组成一个统一、连贯的精神景观。重点分析了“幽”、“雅”、“静”、“趣”这四种核心审美体验的符号生成路径，并将其与特定历史时期的社会思潮联系起来。 第六部分：当代反思与保护的符号学维度 最后一部分将视角拉回当代，讨论在现代城市化进程中，古典园林符号系统的“失真”与“重构”现象。强调对古典园林遗产的保护，不仅仅是保护物理结构，更是保护其背后深厚的符号承载能力。为如何在新语境下重新“激活”和“翻译”这些传统符号提供了理论参考。 本书特色 本书的显著特点在于其坚实的理论基础和丰富的案例分析相结合。它避免了传统园林史的纯粹编年叙事，而是采用了高度结构化的符号分析框架，将复杂的文化现象还原为可分析、可理解的符号机制。对于建筑学、美学、文学史、艺术人类学等领域的学者及热爱中国传统文化的读者而言，本书提供了一个全新的、深入剖析中国古典园林艺术魅力的视角。通过本书，读者将学会如何“阅读”一座园林，理解其如何成为东方文化中独特的“凝固的诗篇”。 --- (字数统计约为 1500 字)

评分☆☆☆☆☆

说实话，我原本对这类偏技术的书籍抱有一定的抵触心理，总觉得会充斥着晦涩难懂的术语和堆砌的代码片段。然而，这本书的行文风格异常流畅且富有逻辑性，仿佛一位经验丰富的导师在耳边循循善诱。它成功地构建了一个从基础到高级的知识体系框架，让你能清晰地看到“为什么”要学习某个方法，而不是简单地背诵公式。我特别注意到了它对“聚类评估指标”的讨论，这往往是许多教材中一笔带过的地方。这本书却花了大量篇幅去对比内部指标（如轮廓系数）和外部指标的适用性，甚至还探讨了在半监督或无监督学习环境下的指标选择哲学。这种对细节的打磨和对全局认知的培养，体现了作者深厚的学术功底和对教学艺术的精妙把握。阅读过程非常顺畅，几乎没有“卡壳”的感觉。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的创新性感到非常惊喜。在当前大数据时代，传统的聚类方法已经难以应对海量、异构数据的挑战。这本书没有仅仅停留在对经典算法的复述上，而是大胆地引入了面向特定场景的优化策略。我特别留意到其中关于“流式数据聚类”和“基于密度的空间聚类扩展”章节，这些都是当前实际部署中非常棘手的问题。作者不仅清晰地指出了现有方法的局限性，还提供了一套结构化的解决方案框架，例如如何结合时间窗口和增量更新机制来保持聚类模型的实时性。这对于正在进行实时监控系统构建的团队来说，无疑是极具价值的参考资料。它不仅仅是一本“介绍”书，更像是一本“解决问题”的实战手册，充满了对未来数据分析趋势的洞察力。

评分☆☆☆☆☆

天呐，这本书简直是为我量身定做的！最近我一直在为我的数据分析项目寻找更高效、更智能的聚类方法，市面上很多教材要么过于理论化，要么例子陈旧到完全跟不上现在的技术潮流。这本书的出现，就像在茫茫书海中点亮了一盏明灯。我最欣赏的是它对不同算法原理的深入浅出的剖析，比如K-均值、层次聚类、DBSCAN这些经典方法，作者不仅解释了它们是如何工作的，更重要的是，它详细阐述了在实际应用中，面对不同规模、不同特征维度的数据集时，每种方法的优劣势和适用场景。它不是那种只停留在数学公式上的书，而是真正能教会你“如何思考”的工具书。我特别期待它关于“高维数据聚类”那一章的内容，希望它能提供一些前沿的降维与聚类结合的实战技巧，让我在处理复杂业务数据时能少走弯路。这本书的深度和广度，完全超出了我预期的入门级读物，更像是一本可以伴随我职业生涯成长的宝典。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和印刷质量确实让人眼前一亮，拿到手里就感觉物有所值。我是一个对阅读体验很挑剔的人，纸张的质感、字体的排版，都直接影响我的学习效率。这本书的排版非常清晰，图表的绘制也极为专业，很多复杂的算法流程图，如果不是用这种高质量的图示来辅助讲解，我可能需要花上几倍的时间去理解。更值得称赞的是，作者在讲解技术概念时，采用了非常多源自工业界和学术前沿的案例进行穿插对比，而不是空泛地讨论理论。例如，它在讲解如何选择最佳聚类数（K值）时，提供的几种启发式方法，都有对应的代码实现思路，这对于我们这些需要立即上手做实验的开发者来说，简直是福音。我喜欢这种既有扎实的理论基础，又不失鲜活应用案例的写作风格，它让枯燥的数学概念变得生动可感，极大地激发了我深入探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值不仅在于它教授了“术”，更在于它引导了“道”。在阅读过程中，我深刻体会到作者对数据科学伦理和模型可解释性（XAI）的关注。在聚类分析中，如何向非技术背景的业务决策者解释“为什么这些数据点被分到了一组”，是非常关键的一环。这本书探讨了如何利用 Shapley 值或敏感度分析等手段，对聚类结果进行事后解释和验证，这极大地提升了聚类分析在企业决策中的可信度和应用深度。这种将技术工具与实际商业价值、社会责任相结合的视角，是许多纯技术书籍所欠缺的。它教会了我，一个优秀的聚类分析师，不仅要精通算法，更要懂得如何将分析结果转化为有力的洞察。这种全面的视野，让我对这本书的评价达到了一个非常高的水准。