第1章  绪论
1.1  聚类分析
1.2  双向聚类
1.2.1  双向簇的类型
1.2.2  双向聚类的解格式
1.3  数据矩阵上的聚类问题
1.4  两元矩阵聚类问题
1.5  割聚类
1.6  设施定位问题和k-median问题
第2章  计算复杂性理论简介
2.1  算法
2.2  计算模型
2.3  复杂性类
2.4  NP-完全问题
2.5  NP-难问题
2.6  近似算法与启发式算法
第3章  带缺失值的基因表达谱聚类问题
3.1  问题的应用背景
3.2  问题的形式化描述
3.3  BCMV（2）问题的复杂性
3.3.1  零件图及其性质
3.3.2  基于零件图和X3C（3）实例构造图G
3.3.3  由关联图构造BCMV（2）问题的实例
3.3.4  完成NP-难证明
3.4  求解BCMV问题的GCP算法
3.4.1  基于团划分的启发式算法
3.4.2  基于链表的GCP算法
3.4.3  基于链表的GCP算法实验结果分析
3.4.4  经验公式
3.5  基于线性规划的求解算法
3.5.1  LAB算法
3.5.2  LAB算法的实验结果及分析
3.6  本章小节
第4章  两元矩阵的子矩阵划分问题的复杂性及求解算法
4.1  引言
4.2  k-SPBM问题和k-PBB问题介绍
4.3  3-PBB问题是NP-完全的
4.3.1  二分图零件Ti1， Ti2， Ti3
4.3.2  由二分图零件的MO3实例构造二分图B
4.3.3  完成3-PBB的NP-完全性证明
4.4  当k为大于3的正整数常量时，k-PBB （k＞3）问题的复杂性
4.5  k-SPBM问题的NP-完全性证明
4.6  k-PBB问题求解算法
4.6.1  求解算法
4.6.2  算法分析
4.6.3  算法测试
4.7  本章小节
第5章  均衡负载聚类
5.1  问题的应用背景
5.2  引言
5.3  预备知识
5.4  链和环中的均衡负载聚类
5.5  树和限制树宽图中的均衡负载聚类
5.6  本章小结
第6章  颜色相关最小负载聚类
6.1  引言
6.2  预备知识
6.3  仙人掌图
6.4  参数为k的几乎树
6.5  本章小节
第7章  设施定位和k -median问题
7.1  相关概念和算法介绍
7.1.1  公制空间（Metric Space）
7.1.2  组合的生成算法
7.2  设施定位问题
7.2.1  基本概念
7.2.2  设施定位问题局部搜索算法
7.2.3  局部搜索算法的实现与求解实验
7.2.4  局部搜索算法的改进
7.3  k-median问题
7.3.1  基本概念
7.3.2  k-median贪心近似算法
7.3.3  贪心算法近似度分析
7.3.4  贪心算法实验数据
7.4  本章小节
本书符号说明
参考文献