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群體智能與數據挖掘（簡體書）
- 系列名：商業智能與商業分析系列叢書
- ISBN13：9787308187916
- 出版社：浙江大學出版社
- 作者：金鵬
- 裝訂／頁數：平裝／184頁
- 規格：24cm*17cm (高/寬)
- 版次：一版
- 出版日：2019/06/17
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商品簡介
序
目次
商品簡介
《群體智能與數據挖掘》圍繞群體智能的機制原理與算法在數據分析、數據挖掘領域中的應用，分為“概念與基礎篇”“理論與實踐篇”“應用與發展篇”三大部分，主要內容包括群體智能的概念、特徵及典型算法，數據挖掘的概念、數據基礎和功能，粒子群算法及應用，蟻群算法及應用，數據預處理的內容與方法，數據挖掘的功能及典型算法，基於群體智能的數據挖掘方法，重點闡述基於群體智能的分類方法和聚類分析方法，並以商務智能中的客戶關係管理為應用背景，介紹基於群體智能的客戶轉移模式分析方法，以及基於群體智能的數據挖掘體系在客戶關係管理中的應用。
序
如果用一個詞來概括目前人類科技發展的狀況，可以用爆炸式發展來形容。回顧人類發展的歷史，從開始直立行走、製造工具到火的使用，人類用了數百萬年的時間，語言、文字、藝術的發展迄今不過幾千年的歷史，而現代科學技術的大發展，即使從第一次工業革命開始算起，也只有兩百餘年的歷史。特別是自20世紀中葉以來，隨著信息技術的出現，人類科技發展已不再是一個線性加速過程，新的概念層出不窮，新的技術及其應用不斷湧現。
大數據時代，是近年來的熱詞，大數據技術在可預見的未來，也必將對人類社會產生重大影響。人們越來越重視數據資源，相應的數據分析處理方法研究方興未艾，研究人員從各種相關研究領域及交叉學科中獲取靈感，尋求解決方案。
群體智能是一種新興的進化算法，是人工智能研究領域的重要分支，它是受到群居昆蟲群體和其他動物群體集體活動的啟發發展而來的。群體智能中的算法主要有蟻群算法和粒子群算法兩大類。由於具有自適應、自治性、並行性等特點和優勢，它們已被用於眾多的應用領域，其中包括在數據分析、數據挖掘領域的應用。
本書圍繞群體智能的機制原理與算法在數據分析、數據挖掘領域中的應用，分為“概念與基礎篇”“理論與實踐篇”“應用與發展篇”三大部分，主要內容包括群體智能的概念、特徵及典型算法，數據挖掘的概念、數據基礎和功能，粒子群算法及應用，蟻群算法及應用，數據預處理的內容與方法，數據挖掘的功能及典型算法，基於群體智能的數據挖掘方法，重點闡述基於群體智能的分類方法和聚類分析方法，並以商務智能中的客戶關係管理為應用背景，介紹基於群體智能的客戶轉移模式分析方法，以及基於群體智能的數據挖掘體系在客戶關係管理中的應用。
本書可以作為高等院校和科研院所的計算機科學、管理科學、人工智能、控制科學、系統工程、機械工程、電子電力和生命科學等專業的廣大師生及科技工作者的學習參考書。
大數據時代，是近年來的熱詞，大數據技術在可預見的未來，也必將對人類社會產生重大影響。人們越來越重視數據資源，相應的數據分析處理方法研究方興未艾，研究人員從各種相關研究領域及交叉學科中獲取靈感，尋求解決方案。
群體智能是一種新興的進化算法，是人工智能研究領域的重要分支，它是受到群居昆蟲群體和其他動物群體集體活動的啟發發展而來的。群體智能中的算法主要有蟻群算法和粒子群算法兩大類。由於具有自適應、自治性、並行性等特點和優勢，它們已被用於眾多的應用領域，其中包括在數據分析、數據挖掘領域的應用。
本書圍繞群體智能的機制原理與算法在數據分析、數據挖掘領域中的應用，分為“概念與基礎篇”“理論與實踐篇”“應用與發展篇”三大部分，主要內容包括群體智能的概念、特徵及典型算法，數據挖掘的概念、數據基礎和功能，粒子群算法及應用，蟻群算法及應用，數據預處理的內容與方法，數據挖掘的功能及典型算法，基於群體智能的數據挖掘方法，重點闡述基於群體智能的分類方法和聚類分析方法，並以商務智能中的客戶關係管理為應用背景，介紹基於群體智能的客戶轉移模式分析方法，以及基於群體智能的數據挖掘體系在客戶關係管理中的應用。
本書可以作為高等院校和科研院所的計算機科學、管理科學、人工智能、控制科學、系統工程、機械工程、電子電力和生命科學等專業的廣大師生及科技工作者的學習參考書。
目次
第一部分 概念與基礎篇
第1章 群體智能
1．1 群體
1．1．1 群體的概念
1．1．2 群體的重要特徵——湧現
1．2 智能
1．2．1 智能的概念
1．2．2 人工智能
1．3 群體智能
1．3．1 群體智能的定義及特點
1．3．2 群體智能典型算法
1．3．3 群體智能的應用
1．4 本章小結
習題
第2章 數據挖掘
2．1 基本概念
2．1．1 什麼激發數據挖掘？為什麼它是重要的？
2．1．2 什麼是數據挖掘？
2．2 數據挖掘的數據基礎
2．2．1 數據挖掘在何種數據上進行
2．2．2 關系數據庫
2．2．3 數據倉庫
2．2．4 事務數據庫
2．2．5 高級數據庫系統和高級數據庫應用
2．3 數據挖掘功能分類
2．3．1 概念或類描述：特徵和區分
2．3．2 分類和預測
2．3．3 聚類分析
2．3．4 關聯規則分析
2．3．5 孤立點分析
2．3．6 演變分析
2．3．7 所有模式都是有趣的嗎？
2．4 數據挖掘應用領域及軟件
2．5 發展趨勢
2．6 本章小結
習題
……
第二部分 理論與實踐篇
第三部分 應用與發展篇
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