分类属性数据深度无监督学习理论及决策应用,PDF电子书下载

内容简介

本书聚焦于分类属性数据无监督挖掘任务中的特征学习、分析流程和结果评估三个核心议题，探讨了深度无监督学习理论及其在决策应用中的运用。
全书结构为七章：第一章概述了数据驱动决策支持的技术基石，阐述了有监督与无监督两类数据挖掘方法，并特别关注分类属性数据的无监督学习问题。第二章涵盖了分类属性数据的无监督特征学习、聚类分析及聚类结果评估的相关理论和技术。第三章深入论述了深度无监督特征学习、深度聚类以及网络嵌入的方法。第四章至第六章提供了针对分类属性数据的深度无监督特征学习、深度聚类和内部有效性评价的整体解决方案。第七章以人才招聘为例，展示了分类属性数据深度无监督学习方法在实际决策支持中的具体应用。