本书由美国有名的材料信息学者Krishna Rajan教授主编，是材料信息学的前沿书籍，也是国际上首次系统讲述材料信息学的书籍。全书一共20章，系统介绍了材料信息学的基本方法及其应用，涵盖了统计学方法在材料科学中的应用、聚类分析在材料科学中的应用、数据驱动建模、材料科学中数据的降维处理、数据可视化等诸多方面，指导材料领域科研人员利用积累的材料数据资源开展新材料的研发，以及数据驱动的科学发现模式的应用。
本书对材料、信息等相关领域的教学和科研具有重要的参考价值。

第1章 材料信息学
1.信息学的定义及意义
2.从系统生物学中学习：材料设计的“组学(OMICS)”方法
3.我们可以从哪里获得这些信息
4.数据挖掘：数据驱动的材料研究
参考文献
第2章数据挖掘在材料科学与工程中的应用
1.简介
2.科学应用的分析需要
3.科学的数据挖掘过程
4.图像分析
5.降维
6.建立预测和描述模型
7.延伸阅读
致谢
参考文献
第3章 材料科学中的统计学习新方法
1.简介
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