●序
●前言
●符號表
●1 概述
●1.1 問題描述
●1.2 方法進展
●1.2.1 經典算法
●1.2.2 高級算法
●1.2.3 多源數據算法
●1.3 半監督聚類
●1.4 數據類型
●1.4.1 屬性數據
●1.4.2 離散序列數據
●1.4.3 時間序列數據
●1.4.4 文本數據
●1.4.5 多媒體數據
●1.4.6 流數據
●1.4.7 各類數據聚類技術彙總
●1.5 衍生問題
●1.5.1 特征選擇
●部分目錄

聚類是數據挖掘領域的一個重要分支。本書全面繫統地介紹聚類的主要方法。首先，對涉及聚類的各個方面進行簡略的綜述；然後，對各類聚類算法進行較詳細的討論。本書主要內容分為三大部分：靠前部分是經典算法部分（第2～6章），討論k-均值、DBSCAN等傳統算法；第二部分是不錯算法部分（第7～12章），討論半監督聚類、高維數據聚類、不確定數據聚類等；第三部分是多源數據聚類部分（靠前3章），主要討論多視角聚類和多任務聚類。