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内容介绍

《智能聚类分析方法及其应用》主要论述了智能聚类分析的相关理论、方法和典型应用。内容由浅入深，涵盖智能聚类分析的基本概念、基本理论和主要聚类算法。并从基于信息熵粗糙集理论、信息熵自适应并行免疫遗传算法、向量空间模型、有偏观测模糊C均值等视角系统阐述了智能聚类分析方法及其典型应用。
本书适合从事智能信息处理、文本分析、故障诊断等领域及相关领域的研究人员参阅，也适合相关学科的高校师生阅读。

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前言
第1章绪论
1.1 引言
1.2 聚类分析的研究进展
1.2.1 聚类分析的基本方法
1.2.2 聚类分析的典型应用
1.2.3 聚类分析方法面临的挑战
1.3 用于聚类分析的智能算法
1.4 遗传算法的发展
1.5 免疫算法的发展
1.5.1 生物免疫系统
1.5.2 人工免疫系统
1.5.3 免疫遗传算法
1.6 粗糙集理论的发展
1.7 本章小结
参考文献

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