现代数据分析与信息模式识别

     近年来，随着信息技术的日新月异，一些具有海量、高维、分布式、动态等特征的大规模复杂数据不断涌现，如图像数据、文档同频数据、人口统计数据等。尤其是随着Internet的飞速发展，大规模的高维网络数据呈现爆炸式增长。人们迫切需要去分析处理这些大规模的复杂数据，从中找到有价值的信息。然而，直接对这些数据的处理面临着严重的计算问题和“维数灾难”问题。如何有效、快速地处理这些复杂数据，从中识别出有效的、新颖的、潜在有用的以及*终可理解的模式，将数据变为知识，从数据“矿山”中找到蕴藏的知识“金块”，具有重要的理论意义与实践意义。 《现代数据分析与信息模式识别》(作者丁世飞、靳奉祥、赵相伟)分为三篇，共12章。

     《现代数据分析与信息模式识别》(作者丁世飞、靳奉祥、赵相伟)以 “复杂数据数据分析模式识别”为主线，论述了现代数据分 析与信息模式识别的基本理论和方法，旨在利用模糊集、粗糙集、粒度计 算 等不确定的理论与方法分析数据的内在特性、数据间的依赖关系、数据的 分 类分析与聚类分析、多元数据的矩阵模式分析，并用于知识的发现、识别 、决 策、对策及融合分析。主要内容包括：不确定性分析的理论与方法、多因 素 分析、分类分析、聚类分析、多元数据的矩阵模式概论、差异矩阵的信息 评判 与度量、模式矩阵间差异的关系分析、信息模式测度、信息特征压缩、信 息模 式识别、神经网络与分类、支持向量机与分类等。 本书的主要特点体现在“数据知识智能”的学习过程，在阐述相关 领域最基本、最重大成果的同时，也介绍了这些领域的*进展，并且包 含 了作者在这些领域的*研究成果。 《现代数据分析与信息模式识别》可作为计算机科学与技术、控制科 学与工程、智能科学与技术、测 绘科学与技术、地理信息系统等专业领域从事人工智能、机器学习、数据 挖 掘、知识发现、智能信息处理、智能决策分析等研究的相关专业技术人员 的 参考书，也可作为相关专业的博士生、硕士生以及高年级本科生的教材。