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k-均值问题的近似算法 版权信息
- ISBN：9787302617563
- 条形码：9787302617563 ; 978-7-302-61756-3
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
k-均值问题的近似算法 本书特色
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-均值问题的近似算法 内容简介
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.
k-均值问题的近似算法 目录
目 录
第 1 章 绪论 1
1.1 k-均值问题 1
1.2 k-均值问题的重要变形 7
1.2.1 k-中位问题 7
1.2.2 球面 k-均值问题 8
1.2.3 鲁棒 k-均值/中位问题 9
1.2.4 带约束的 k-均值问题 11
1.2.5 隐私保护 k-均值问题 12
1.2.6 泛函 k-均值问题 13
1.2.7 模糊 C-均值问题 13
1.2.8 其他变形 14
第 2 章 k-均值初始化方法 15
2.1 k-均值 ++ 算法 15
2.1.1 算法设计 16
2.1.2 算法分析 16
2.1.3 下界 25
2.2 k-均值 || 算法 27
2.2.1 并行算法设计 27
2.2.2 并行算法分析 28
第 3 章 Johnson-Lindenstrauss 降维引理 35
3.1 预备知识 35
3.1.1 基本概念 35
3.1.2 Brunn-Minkowski 不等式 36
3.2 高维空间及其特性 36
3.2.1 超球体的几何特性 37
3.2.2 高维空间的概率集中性 38
3.3 随机投影定理和 Johnson-Lindenstrauss 降维引理 40
3.3.1 随机投影定理 40
3.3.2 Johnson-Lindenstrauss 降维引理 42
第 4 章 核心集与近似质心集 45
4.1 核心集 45
4.1.1 问题描述 45
4.1.2 核心集构造算法 47
4.1.3 核心集结论的证明 49
4.2 -近似质心集 53
4.2.1 -近似质心集的定义和性质. 54
4.2.2 整数格上的 k-均值问题 55
4.2.3 稀疏实例 57
4.2.4 一般实例 61
第 5 章 k-中位和 k-均值问题的局部搜索算法 67
5.1 k-中位问题的局部搜索算法 67
5.1.1 问题描述 67
5.1.2 单交换局部搜索算法 68
5.1.3 简单情形的局部比值 68
5.1.4 一般情形的局部比值 78
5.1.5 多项式时间近似算法 80
5.1.6 多交换局部搜索算法 83
5.2 k-均值问题的局部搜索算法 87
5.2.1 单交换局部搜索算法 87
5.2.2 多交换局部搜索算法 91
第 6 章 k-均值问题的双准则近似算法 95
6.1 线性规划舍入算法 95
6.2 局部搜索算法 106
第 7 章 有序 k-中位问题 113
7.1 问题描述 113
7.2 近似算法 114
7.2.1 算法框架 114
7.2.2 矩形有序 k-中位问题的近似比分析 116
7.2.3 一般有序 k-中位问题的近似比分析 123
第 8 章 球面 k-均值问题 127
8.1 问题描述 127
8.1.1 概述 127
8.1.2 性质 129
8.2 球面 k-均值问题的初始化算法 132
8.2.1 问题描述 132
8.2.2 可分离球面 k-均值问题的近似初始化算法 133
8.2.3 推广的球面 k-均值问题的近似算法 140
8.3 局部搜索算法 142
8.3.1 单交换的局部搜索算法 142
8.3.2 多交换的局部搜索算法 148
第 9 章 鲁棒 k-均值问题 152
9.1 带惩罚的 k-均值问题 152
9.1.1 概述 152
9.1.2 单交换局部搜索算法 152
9.1.3 多交换局部搜索算法 158
9.2 带惩罚 k-中位/均值问题局部搜索算法 162
9.2.1 问题描述 163
9.2.2 算法及分析 163
9.3 带异常点 k-中位/均值问题局部搜索算法 171
9.3.1 问题描述 171
9.3.2 算法描述 172
9.3.3 近似比分析 173
第 10 章 带约束 k-均值问题 181
10.1 问题描述 181
10.2 带约束 k-均值问题的剥离封闭算法 183
10.2.1 单纯形引理 184
10.2.2 剥离封闭算法 188
10.2.3 剥离封闭算法分析 190
10.3 带约束 k-均值问题的选择算法 197
10.3.1 下界约束 k-均值问题的选择算法 197
10.3.2 r -容量约束 k-均值问题的选择算法 198
10.3.3 色谱 k-均值问题的选择算法 198
第 11 章 其他变形 199
11.1 隐私保护 k-均值 199
11.1.1 差分隐私概念 199
11.1.2 差分隐私 k-均值问题描述 200
11.1.3 差分隐私常用的机制 201
11.1.4 高维差分隐私 k-均值问题 202
11.2 泛函 k-均值问题 206
11.2.1 问题描述 206
11.2.2 泛函 k-均值问题的初始化算法 209
11.3 模糊 C-均值问题 211
11.3.1 问题描述 211
11.3.2 模糊 C-均值问题的初始化算法. 214
11.4 平方和设施选址问题 217
11.4.1 问题描述 217
11.4.2 连续 SOS-FLP 的局部搜索算法 221
11.4.3 离散 SOS-FLP 的局部搜索算法 231
11.5 带惩罚 -相似 Bregman 散度 k-均值问题 234
11.5.1 问题描述 234
11.5.2 带惩罚-相似 Bregman 散度 k-均值问题的初始化算法 236
参考文献 247
名词索引 259
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展开全部
k-均值问题的近似算法 作者简介
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 of Operational Research客座编委。发表学术论文50余篇。
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