خرید و دانلود نسخه کامل کتاب Finding groups in data: an introduction to cluster analysis

📘 Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis

By Leonard Kaufman & Peter J. Rousseeuw

English Description (≈200 words):
Finding Groups in Data is a foundational text in the field of unsupervised learning, particularly cluster analysis. Authored by Leonard Kaufman and Peter J. Rousseeuw, this book introduces key concepts and techniques used to discover natural groupings or “clusters” in data without predefined labels. It offers a practical yet rigorous approach suitable for both applied researchers and theoretical statisticians.

The book covers a wide range of clustering methods, including hierarchical clustering, k-means, and partitioning around medoids (PAM)—an algorithm introduced and developed by the authors themselves. It also provides detailed discussion on robustness, interpretability, and evaluation of clustering results. The text is highly visual, including numerous diagrams and real-world examples to illustrate how the methods work in practice.

What sets this book apart is its careful balance of mathematical depth and accessibility. It doesn’t assume advanced statistical knowledge, making it ideal for beginners, while still being rich enough for advanced users. This book has become a classic reference for anyone interested in pattern recognition, data mining, machine learning, or statistics.

📗 یافتن گروه‌ها در داده‌ها: مقدمه‌ای بر تحلیل خوشه‌ای

نویسندگان: لئونارد کافمن و پیتر ژ. روسیو

توضیحات فارسی (حدود ۲۰۰ کلمه):
کتاب «یافتن گروه‌ها در داده‌ها» یکی از منابع کلاسیک و معتبر در زمینه تحلیل خوشه‌ای (Cluster Analysis) یا یادگیری بدون نظارت است. لئونارد کافمن و پیتر روسیو در این کتاب مفاهیم پایه و روش‌های کاربردی خوشه‌بندی را به زبانی قابل فهم ارائه داده‌اند. هدف از تحلیل خوشه‌ای، شناسایی ساختارهای پنهان و گروه‌های طبیعی در داده‌ها بدون استفاده از برچسب‌های از پیش تعیین‌شده است.

در این کتاب، تکنیک‌هایی مانند خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Clustering)، روش K-means و الگوریتم معروف PAM (Partitioning Around Medoids) که توسط خود نویسندگان توسعه یافته است، به‌طور دقیق توضیح داده شده‌اند. مباحثی مانند ارزیابی کیفیت خوشه‌بندی، مقاوم‌سازی نتایج و چگونگی تفسیر خروجی‌ها نیز به‌طور ویژه مورد توجه قرار گرفته‌اند.

استفاده گسترده از نمودارها و مثال‌های واقعی باعث شده که این کتاب علاوه بر جنبه تئوریک، از دیدگاه عملی نیز بسیار مفید باشد. محتوای کتاب به‌گونه‌ای طراحی شده که برای دانشجویان مبتدی مناسب باشد و همزمان برای محققان حرفه‌ای نیز کاربرد دارد. این اثر منبعی عالی برای کسانی است که در زمینه داده‌کاوی، یادگیری ماشین یا آمار فعالیت دارند.