名称：基于知识的聚类——从数据到信息粒
作者:（加）派垂驰（Pedrycz,W）；于福生
出版社:北京师范大学出版社
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基于知识的聚类——从数据到信息粒内容简介

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基于知识的聚类——从数据到信息粒部分内容

WITOLD PEDRYCZ，博士，加拿年夜阿尔伯塔年夜学教授，加拿年夜首席专家。他还任职于波兰科学院系统研究所（波兰、华沙）。Pedrycz博士是IEEE Fellow，已经编写了9部专著，编纂了9卷书籍，在计较智能、粒计较、模式识别、定量软件工程和数据挖掘方面颁发了很多论文。基于知识的聚类展示的是若何设计一个导航平台，以使信息探寻者能理解和较好的应用种类繁多的数据集。比模糊聚类走得更远，作者展示了基于知识的聚类这一有前景的新典范是若何揭露更有意义的数据结构，并使社会更好地处置日益增长的数据和信息流。
　　《基于知识的聚类—从数据到信息粒》首先对模糊聚类和粒计较这一范畴进行介绍和讨论。计较机txt电子书阅读《基于知识的聚类——从数据到信息粒》的作者（加）派垂驰（Pedrycz,W）；于福生和北京师范年夜学出书社为本书的写作出书都付出了很多汗水。通过这《基于知识的聚类—从数据到信息粒》，读着能理解基于知识聚类的根本和与其相联系关系的算法，学会将他们自己的知识应用到系统建模和设计中去。然后，作者深入研究了基于逻辑的神经元和神经网络。《基于知识的聚类—从数据到信息粒》的焦点部分包括9章，在其中呈现和分析了众多不同的基于知识的聚类的方法。《基于知识的聚类—从数据到信息粒》的第三部分致力于模子的研究，首先讨论超盒结构，然后讨论粒映射和语言模子。
　　《基于知识的聚类—从数据到信息粒》提供了理解和掌握这一使人振奋的新范畴所需要的所有工具和指导：
　　◆说明焦点概念的众多实例
　　◆为读者提供传递经验的可重复实验
　　◆为复杂算法和建模奠基根本的先决条件的周全涵盖
　　◆每章后面强调理解内容所必需的关急键点的总结
　　◆通向专题探究的进一步途径的参考文献和泛的参考书目
　　《基于知识的聚类—从数据到信息粒》是对聚类、模糊聚类、无监视学习、神经网络、模糊集、模式识别和系统建模感兴趣的研究人员、专家及学生的必读之物。有了作者对掌握必备知识的强调，以及精心构建的实例和实验，读者将成功地使自己成为基于知识聚类的专家。
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