本书主要论述了高维数据聚类分析基本方法理论，和在医学、生物、智能材料等高维数据模式识别中的应用。内容主要分为理论篇和应用篇两大部分，其中理论篇阐述聚类分析的预处理、相似度分析、聚类方法、聚类验证的理论知识，并配有实例程序分析。应用篇则根据实际问题，重点阐述高维时间序列的特征提取和特征选择、基于智能优化算法的聚类分析、基于信息熵的聚类分析、多元时间序列的张量分析的方法和应用实例。本书适合高校研究所师生的教材、也适合从事人工智能、模式识别、数据挖掘及其相关领域的技术研究人员参阅。