多维数据的聚类分析有哪些算法 聚类分析指的是将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类百的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类分析度的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机，统专计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以属及把数据源分类到不同的簇中。
学习优化算法需要哪些数学基础？ 比如电气工程领域的优化控制，能量优化管理，系统优化运行等方面。
现代设计理论与方法的目录 第1章 绪论1.1 现代设计理论与方法内容简介1.2 课程学习基本要求第1章习题参考文献第2章 优化设计2.1 概述2.2 优化设计数学模型2.3 优化方法数学基础2.4 一维搜索法2.5 无约束多维优化算法2.6 有约束多维优化算法2.7 多目标优化第2章习题参考文献第3章 摩擦学设计3.1 概述3.2 摩擦学设计基本原理3.3 常用机械摩擦学设计第3章习题参考文献第4章 计算机辅助设计4.1 概述4.2 曲面表示与曲面造型4.3 实体造型方法4.4 参数化特征造型技术4.5 工程图纸的自动生成4.6 CAD模型的数据交换第4章习题参考文献第5章 可靠性设计5.1 概述5.2 可靠性设计原理与计算5.3 静载可靠性设计5.4 疲劳可靠性设计5.5 系统可靠性设计第5章习题参考文献第6章 创造性设计6.1 概述6.2 创造性设计思维的特点和类型6.3 创造性设计原理6.4 创造性设计方法第6章习题参考文献第7章 反求工程设计7.1 概述7.2 实物反求设计7.3 软件反求设计与创新7.4 反求工程设计实例第7章 习题参考文献第8章 绿色设计8.1 概述8.2 产品的绿色设计8.3 绿色设计的原则与方法8.4 绿色设计流程8.5 绿色设计的评价指标体系8.6 绿色设计案例分析第8章习题参考。
