目的
最近项目中有个需求是文本聚类，实现这个功能需要一些数据挖掘的技术，由于此领域“水很深”，项目也很紧，没有那么多闲功夫去深入研究此领域。向一个相关领域的博士在读同学请教了此问题，推荐阅读《Programming Collective Intelligence》中的相关章节，读后果然豁然开朗，这里再次感谢此同学 
。将第三章的大概内容和心得体会记录于此，方便日后查阅。同时，也希望作为契机，为以后进一步深入学习数据挖掘做准备。
概要
本章主要介绍了
聚类算法：
- Hierachical Clustering：根据两个向量之间的关系得到相关树结构，结果是一个二叉树 ，时间复杂度是O(n^3)
- K-Means Clustering：计算K个组，k必须事先给出，计算量相比于Hierachical Clustering，大大减小
相关性距离算法
- 欧拉距离：平面几何距离的n纬扩展
- Pearson系数：通过斜率计算相关性
- Tanimono系数：处理[0-1]向量的相关性
多为标度（multidemensional scaling）：一种将多维空间的研究对象(样本或变量)简化到低维空间进行定位、分析和归类，同时又保留对象间原始关系的数据分析方法。
阅读心得
- 虽然是英文原版，但是行文流畅简洁，通俗易懂。语言基本不是障碍，适合非英语母语的读者阅读。
- 介绍了算法的数据集的如何获取，同时提供了数据集，如果希望直接了解算法（比如我），可以直接忽略数据集的获取相关内容。因为由于网络限制（比如公司内的防火墙等）或者相关资源变更，可能有些数据无法按照书中的方法获取。
- 实例代码提供图形生成工具，有助于感性的理解算法。这个很赞！
- 所有相关算法的输入都是一个向量，姑且称之为“特征向量”，由于原文是针对英语，所以词语比较容易统计。对于中文，需要借助一定的分词工具完成中文分词过程，如果是PHP或C++，建议这里推荐使用SCWS
本人还是数据挖掘领域的菜鸟，欢迎拍砖
相关资料
- 《豆瓣读书-集体智慧编程》
- 如果需要本书电子版，可以留邮箱