聚类是数据挖掘领域的一个重要分支。《数据聚类》全面系统地介绍聚类的主要方法。首先，对涉及聚类的各个方面进行简略的综述；然后，对各类聚类算法进行较详细的讨论。《数据聚类》主要内容分为部分：部分是经典算法部分（第2～6章），讨论k-均值、DBSCAN等传统算法；第二部分是高级算法部分（第7～12章），讨论半监督聚类、高维数据聚类、不确定数据聚类等；第三部分是多源数据聚类部分（3章），主要讨论多视角聚类和多任务聚类。《数据聚类》可供数据科学与人工智能等领域的研究人员、工程技术人员、相关学科研究生和基础较好的高年级本科生参考阅读。
![PostgreSQL指南：内幕探索 [日]铃木启修,冯若航,刘阳明,张文升 电子工业出版社【正版保证】](http://img3m6.ddimg.cn/42/34/11604198516-1_l.jpg)
本书介绍了 PostgreSQL 内部的工作原理，包括数据库对象的逻辑组织与物理实现，进程与内存的架构。并依次剖析了几个重要的子系统：查询处理、外部数据包装器、并发控制、清理过程、缓冲 区管理、WAL、备份及流复制。本书为 DBA 与系统开发者提供了一幅全景概念地图，有助于读者形 成对数据库实现的整体认识，亦可作为深入学习 PostgreSQL 源代码的导读手册，对于理解数据库原 理与 PostgreSQL 内部实现大有裨益。 本书适合数据库开发人员及相关领域的研究人员、数据库 DBA 及高等院校相关专业的学生阅读。
