高維數(shù)據(jù)幾何結(jié)構(gòu)及降維

出版時(shí)間:2012-1  出版社:高等教育出版社  作者:王建忠  頁數(shù):356  
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內(nèi)容概要

高維數(shù)據(jù)降維是新興的跨學(xué)科的學(xué)科分支,在諸多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。王建忠編著的《高維數(shù)據(jù)幾何結(jié)構(gòu)及降維(英文版)》以數(shù)據(jù)的幾何結(jié)構(gòu)為框架,介紹了不同的數(shù)據(jù)降維方法以及它們的數(shù)學(xué)原理和計(jì)算程序。除了經(jīng)典的線性降維方法,《高維數(shù)據(jù)幾何結(jié)構(gòu)及降維(英文版)》更著重于非線性方法的探討,針對近期發(fā)展起來的新的非線性方法,對其主要思想、數(shù)學(xué)依據(jù)、算法和程序都進(jìn)行了詳細(xì)描述;此外還介紹了降維方法在字母識別、人臉檢測、圖像分割、數(shù)據(jù)可視化、超光譜圖像數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的應(yīng)用?!陡呔S數(shù)據(jù)幾何結(jié)構(gòu)及降維(英文版)》提供了所有程序的MATLAB代碼,以方便讀者計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)。
《高維數(shù)據(jù)幾何結(jié)構(gòu)及降維(英文版)》可供應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、物理學(xué)和數(shù)據(jù)分析方向的專業(yè)人員學(xué)習(xí)研究使用,也可作為實(shí)際工作者,如網(wǎng)絡(luò)搜索引擎設(shè)計(jì)者、電子工程師、遙感圖像分析師、數(shù)據(jù)可視化專業(yè)人員等的參考書。

作者簡介

王建忠,1967年畢業(yè)于北京大學(xué)數(shù)學(xué)力學(xué)系,1981年獲浙江大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)系碩士學(xué)位,后執(zhí)教于武漢大學(xué)并于1988年晉升為教授,現(xiàn)任美國得克薩斯州山姆休斯頓大學(xué)教授。主要研究方向包括:樣條和逼近理論、小波分析、圖像處理以及高維數(shù)據(jù)分析等。曾主持多項(xiàng)美國自然科學(xué)基金及其他基金課題的研究。發(fā)表學(xué)術(shù)論文70余篇,專利1項(xiàng)。

書籍目錄

 Chapter 1 Introduction
Part Ⅰ Data Geometry
 Chapter 2 Preliminary Calculus on Manifolds
 Chapter 3 Geometric Structure of High-Dimeional Data
 Chapter 4 Data Models and Structures of Kernels of DR
PartⅡ Linear Dimeionality Reduction
 Chapter 5 Principal Component Analysis
 Chapter 6 Classical Multidimeional Scaling
 Chapter 7 Random Projection
Part Ⅲ Nonlinear Dimeionality Reduction
 Chapter 8 Isomaps
 Chapter 9 Maximum Variance Unfolding
 Chapter 10 Locally Linear Embedding
 Chapter 11 Local Tangent Space Alignment
 Chapter 12 Laplacian Eigenmaps
 Chapter 13 Hessian Locally Linear Embedding
 Chapter 14 Diffusion Maps
 Chapter 15 Fast Algorithms for DR Approximation
 Appendix A Differential Forms and Operato on Manifolds
Index

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁:   插圖:  

編輯推薦

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用戶評論 (總計(jì)2條)

 
 

  •   感覺一般,深度不夠。
  •   本書介紹的內(nèi)容對于高維數(shù)據(jù)降維具有很好的參考價(jià)值。
 

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