本书内容主要包括四部分：一、介绍聚类算法及研究；二、计算智能技术介绍，主要研究人工神经网络、遗传算法及离散Morse理论；三分别提出三种聚类模型：基于神经网络的聚类模型、基于遗传优化的谱聚类模型、基于Morse优化的聚类模型。本书将神经网络、遗传算法等计算智能技术用于聚类分析，构造聚类分析模型，研究该模型的定义及优化方

本书是一本应用多元统计教材，是多元统计分析的实践指南.书中介绍了各类多元统计分析方法，并结合SAS、SPSS和SYSTAT给出了各分析方法的实现.本书主要侧重于应用，通过使用现实数据集的丰富实例，阐明了何时、为什么以及如何使用数据集，便于读者学习理解.本书条理清晰，内容精练，言简意赅，可作为高等院校数学与应用数学、信息

《概率论期末高效复习笔记》（宋浩）

科学与工程中的数学模型或基于数据的分析往往涉及在有限维或无限维空间中的求和、求根与求极限。我们注意到，又快又好地解决科学与工程中的计算问题，数据和数学模型及其解的简单有效表示至关重要。数值分析讨论的就是有限维空间中的函数简单有效表示和相应问题的数学计算方法以及无限维问题的有限维逼近等。本书介绍一些典型的数值方法及其数学

本书是同济大学数学科学学院老师集体智慧的结晶,全书共9章,包括科学计算与MATLAB、线性代数方程组的直接法、线性代数方程组的迭代法、多项式插值与样条插值、函数逼近、数值积分与数值微分、非线性方程求解、矩阵特征值与特征向量的计算、常微分方程初边值问题数值解.本书阐述了当今科学与工程研究中经常遇到的数值计算问题求解的新方

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本书是作者编著的教材《概率论与数理统计》（第二版）的配套辅导用书，是教材的重要补充，供师生教学和学习参考使用。全书共分八章：随机事件与概率，随机变量及其分布，多维随机变量及其分布，随机变量的数字特征，大数定律与中心极限定理，数理统计的基本概念，参数估计，假设检验。每章内容由三部分组成：第一部分是对全章知识点的归纳总结；