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k-均值问题的近似算法 张冬梅,李敏,徐大川 著 专业科技 文轩网
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https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html
k-均值问题的近似算法
k-均值是重要的聚类方法,本书系统介绍经典k-均值问题及其重要变形的近似算法。
k-均值问题是经典组合优化问题,也是有名的NP-难问题之一,相应的Lloyd算法是数据挖掘的十大经典算法之一。k-均值问题在人工智能、数据挖掘、理论计算机科学、运筹学和管理科学中有着广泛的应用。本书介绍k-均值问题及其变形的基于随机抽样、降维、核心集、近似质心集、局部搜索、线性规划舍入等技术的近似算法。主要内容包括:经典k-均值问题的近似算法,k-中位,球面k-均值,鲁棒k-均值,带约束的k-均值,隐私保护k-均值,k-均值的其他变形等。
张冬梅,山东建筑大学计算机学院副教授。1991年获山东师范大学计算科学与技术专业理学学士,1999年获山东工业大学计算机应用技术专业工学硕士,2012年获山东大学计算机应用技术专业工学博士。2006年-2012年期间参与山东大学信息检索实验室研究工作,2014年8月-2015年8月在美国特拉华大学访学一年,合作课题为医学文本挖掘。研究方向为组合优化、机器学习、数据挖掘、信息检索等。主持或参加国家自然科学基金、山东省自然科学基金、山东省高校科技计划项目、山东省信息产业厅、济南市科技局等项目10余项。曾获得山东省科学技术进步奖三等奖、山东省计算机应用优秀成果奖二等奖、山东省软科学优秀成果奖三等奖。在北京航空航天大学出版社出版教材《操作系统》(主编),在山东大学出版社出版教材《C语言》(参编)、《计算机文化基础》(参编)、《计算机引论》(参编)。担任Asia-Pacific Journal ofnull
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