聚类及图聚类流行算法

　　《聚类及图聚类流行算法》作者在多年系统研究聚类技术的基础上编写了该书。书中从数据的类型、分布、数学基础及常用软件工具开始，首先描述了数据预处理方法、数据可视化方法，然后介绍了经典经典聚类技术，其中涵盖了基于划分的聚类方法、基于密度的聚类方法、基于层次的聚类方法等，并同时介绍了近几年发表在CCF A类会议和Science中几个聚类效果较好的几个新算法，最后对当前研究的热点问题－图聚类算法进行了详细阐述。《聚类及图聚类流行算法》可作为计算机专业、大数据分析与处理专业的本科及研究生教材，也可供从事数据挖掘、大数据分析的科研人员使用。

暂缺《聚类及图聚类流行算法》作者简介

第1章 引论
1．1 认识聚类
1．2 聚类分析概述
1．3 参考文献
第2章 聚类基础
2．1 聚类定义
2．2 数据类型
2．3 数学基础
2．4 数据预处理
2．5 数据可视化
2．6 常用软件工具
2．7 参考文献
第3章 流行聚类算法
3．1 基于划分的方法
3．2 基于密度的方法
3．3 基于层次的方法
3．4 流行新算法
第4章 图聚类算法
4．1 图聚类的发展
4．2 常见的复杂网络
4．3 网络的特性
4．4 图论基础及相关形式化定义
4．5 图聚类常用数据集
4．6 常用的评价指标
4．7 常见的图聚类算法
4．8 Fast algorithm for detecting community structure in networks
4．9 Modularity and community structure in networks
4．10 Near linear time algorithm to detect community structures in large——scale networks
4．11 参考文献
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