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关联数据聚类——模型、算法及应用


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关联数据聚类——模型、算法及应用
  • 书号:9787030450937
    作者:
  • 外文书名:
  • 装帧:平装
    开本:B5
  • 页数:168
    字数:208
    语种:
  • 出版社:
    出版时间:2015-11-09
  • 所属分类:
  • 定价: ¥90.00元
    售价: ¥71.10元
  • 图书介质:
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    《信息科学技术学术著作丛书》序
    作者中文版序
    前言
    第一部分引言
    第1章引言3
    1.1研究领域3
    1.2本书的内容和组织5
    1.3本书的读者7
    1.4进一步的阅读7
    第二部分模型
    第2章集体聚类11
    2.1引言11
    2.2相关工作12
    2.3模型建立和分析13
    2.3.1块值分解13
    2.3.2NBVD方法15
    第3章异质关联数据聚类18
    3.1引言18
    3.2相关工作19
    3.3关联摘要网络模型20
    第4章同质关联数据聚类24
    4.1引言24
    4.2相关工作26
    4.3图逼近的社区学习27
    第5章一般关联数据聚类32
    5.1引言32
    5.2相关工作33
    5.3混合成员关联聚类34
    5.4谱关联聚类36
    第6章多视图关联数据聚类38
    6.1引言38
    6.2相关工作40
    6.3背景和模型公式40
    6.3.1多视图非监督学习的一般模型41
    6.3.2多视图聚类和多视图谱嵌入43
    第7章演化数据聚类45
    7.1引言45
    7.2相关工作46
    7.3狄利克雷过程混合链48
    7.4HDP演化聚类模型50
    7.4.1HDP-EVO表示50
    7.4.2对HDP-EVO的双等级CRP51
    7.5无限层次隐马尔可夫状态模型52
    7.5.1iH2MS的描述52
    7.5.2iH2MS的扩展54
    7.5.3HTM的最大似然估计54
    7.6包含有HTM的HDP(HDP-HTM)55
    第三部分算法
    第8章集体聚类61
    8.1非负块值分解算法61
    8.2证明NBVD算法的正确性63
    第9章异质关联数据聚类66
    9.1关联摘要网络算法66
    9.2聚类方法的统一71
    9.2.12部谱图分割71
    9.2.2有特征减少的二进制数据聚类72
    9.2.3信息理论的集体聚类72
    9.2.4K均值聚类73
    第10章同质关联数据聚类74
    10.1硬CLGA算法74
    10.2软CLGA算法75
    10.3平衡CLGA算法79
    第11章一般关联数据聚类81
    11.1混合成员关联聚类算法81
    11.1.1有指数族的MMRC81
    11.1.2蒙特卡洛E步83
    11.1.3M步83
    11.1.4硬MMRC算法86
    11.2谱关联聚类算法88
    11.3对聚类的一个统一观点91
    11.3.1半监督聚类91
    11.3.2集体聚类92
    11.3.3图聚类93
    第12章多视图关联数据聚类95
    12.1算法推导95
    12.1.1多视图聚类算法95
    12.1.2多视图谱嵌入算法97
    12.2扩展和讨论99
    12.2.1演化聚类99
    12.2.2有补充信息的非监督学习100
    第13章演化数据聚类101
    13.1DPChain推理101
    13.2HDP-EVO推理102
    13.3HDP-HTM推理104
    第四部分应用
    第14章集体聚类109
    14.1数据集和实现细节109
    14.2评价指标110
    14.3结果和讨论110
    第15章异质关联数据聚类114
    15.1数据集和参数设置114
    15.2结果和讨论117
    第16章同质关联数据聚类119
    16.1数据集和参数设置119
    16.2结果和讨论120
    第17章一般关联数据聚类123
    17.1图聚类123
    17.2双聚类和三聚类124
    17.3关于演员-电影数据的案例研究126
    17.4谱关联聚类应用127
    17.4.1在双类型的关联数据上聚类127
    17.4.2在三种类型关联数据上聚类129
    第18章多视图和演化数据聚类132
    18.1多视图聚类132
    18.1.1合成数据132
    18.1.2真实的数据134
    18.2多视图谱嵌入135
    18.3半监督聚类137
    18.4演化聚类138第五部分总结
    第19章总结143
    参考文献146
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