"数据挖掘与知识发现：聚类方法及应用综述"

拟挖掘及其应用领域的专业书籍开始陆续问世，这标志着数据挖掘已经成为一个独立的学科领域．从1997年开始，数据挖掘与知识发现工程技术中心(Center for Data Mining and Knowledge Discovery)在美国加州大学欧文分校成立．2000年，美国计算机协会(A CM)成立了一个专门委员会DAMI( Data Mining and Knowledge Discovery)专门从事数据挖掘以及知识发现的研究与实践．从此，数据挖掘逐渐成为一个独立而又蓬勃发展的新兴学科领域，它广泛应用于金融、保险、证券、广告、电信、医疗、教育、政府、航空、航天、环保等诸多领域． 在数据挖掘中，聚类是一个非常重要的技术和方法，也是最常用的数据挖掘技术之一．聚类方法主要是指从数据集中找到相似的对象并将它们放在一起形成簇（cluster）或组（group）的一种数字方法．通过聚类可以将数据集中的对象划分成若干个较为相似的类别，是检索和分类数据的一种有效手段．聚类算法是数据挖掘领域的一个热门研究方向，其目标是通过某种方法自动将数据划分为若干类别，从而使得同一类别内的数据对象具有较高的相似性，而不同类别之间的数据对象具有较大的差异性．聚类方法及应用研究.pdf中的大部分内容都与聚类算法及其应用相关，包括聚类的基本概念、常见的聚类算法、应用案例及研究现状等内容． 在聚类方法及应用研究.pdf中，作者首先介绍了数据挖掘的定义及其发展历程，指出数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程．数据挖掘的发展历程包括了关键的里程碑和重要的发展趋势，如1997年成立了数据挖掘与知识发现工程技术中心，2000年美国计算机协会成立了专门从事数据挖掘以及知识发现的研究与实践的委员会等．作者认为聚类是数据挖掘中最为重要的技术之一，因此在接下来的内容中深入探讨了聚类方法及其应用． 聚类方法及应用研究.pdf中详细介绍了聚类方法的基本概念，包括什么是聚类、聚类的特点、聚类的种类等．同时，作者还介绍了常见的聚类算法，如K均值聚类、层次聚类、DBSCAN聚类等，以及它们的特点、优缺点和适用范围．在具体应用方面，作者通过实际案例分析了聚类方法在不同领域的应用，比如金融领域中的信用评分、医疗领域中的疾病诊断、电商领域中的用户行为分析等． 综合来看，聚类方法及应用研究.pdf是一本非常有价值的书籍，它系统地介绍了数据挖掘的发展历程、聚类方法的基本概念和常见算法，以及在不同领域的具体应用．对于从事数据挖掘和聚类研究的人员来说，这本书无疑是一本不可多得的参考资料．同时，对于需要利用数据挖掘技术解决实际问题的人员也具有一定的指导意义．希望通过这本书的学习和研究，可以更好地推动数据挖掘技术的发展，为不同领域带来更多的创新和应用价值．