本书作者在多年系统研究聚类技术的基础上编写了本书。书中从数据的类型、分布、数学基础及常用软件工具开始，首先描述了数据预处理方法、数据可视化方法，然后介绍了经典经典聚类技术，其中涵盖了基于划分的聚类方法、基于密度的聚类方法、基于层次的聚类方法等，并同时介绍了近几年发表在CCF A类会议和Science中几个聚类效果较好的几个新算法，最后对当前研究的热点问题－图聚类算法进行了详细阐述。 本书可作为计算机专业、大数据分析与处理专业的本科及研究生教材，也可供从事数据挖掘、大数据分析的科研人员使用。
《计算机数学基础 第3版》介绍线性代数和离散数学在计算机应用中所涉及的基本内容，全书共分6章，主要内容包括行列式、矩阵、线性方程组、集合论初步、图论和数理逻辑初步。书中概念论述清楚，讲解通俗易懂，着重于概念的应用。各章均配有习题并在附录中给出了习题参考答案，有助于读者加深对概念的理解。本书既可作为高职高专计算机专业课程的教材，也可供有关工程技术人员参考。
本书是国家工科数学教学基地之一的哈尔滨工业大学数学系根据数学教学改革成果而编写的系列教材之一。内容包括：误差理论、插值方法、数值积分、非线性方程求根的迭代法。各章配有适量习题。本书可作为工科大学本科生教材和参考书，也可供工程技术人员以及其他科技人员阅读参考。
本书是为高等理工科院校各专业本科生、研究生开设的 数值计算方法 课程而编写的教材. 全书系统地介绍了现代科学与工程计算中常用的数值分析理论、方法及有关应用，内容包括： 数值计算方法引论、线性方程组的数值解法、非线性方程的数值解法、矩阵的特征值与特征向量的计算、插值法、小二乘法与曲线拟合、数值微积分、常微分方程的数值解法等. 本书取材新颖、阐述严谨、内容丰富、重点突出、推导详尽、思路清晰、深入浅出、富有启发性，便于教学与自学. 为了加强对学生基本知识的训练与综合能力的培养，每章末都配备了小结并精选了相当数量的算法与C语言程序设计上机实例、复习思考题及综合练习题，以便读者巩固、复习、应用所学知识. 书末附有习题答案与提示，可供教师与学生参考.本书可作为高等理工科院校各专业本科生、研究生 数值计算
