书籍简介:

高维数据的维数约简技术是当今计算机科学、机器学习等领域的热门研究问题之一，具有广泛的发展前景。本书综合了作者多年从事维数约简研究的理论成果，从特征提取和特征选择两个方面给出了系列解决高维数据维数约简的新观点、新方法、新技术。内容主要涵盖以下五个部分：1、为了解决传统主成分分析算法无法应用于非线性结构数据的缺点，提出了一种基于局部主成分分析和低维坐标排列的流形学习算法。2、提出了一种自适应加权的子模式局部保持投影算法；3、提出了一种结构保持的投影算法；4、提出了一种基于改进有效范围的特征选择方法；5、提出了一种基于最大权重最小冗余的过滤式特征选择框架。

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书籍详细信息
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	9787030500632 如需购买下载《高维数据的维数约简方法及其应用》pdf扫描版电子书或查询更多相关信息，请直接复制isbn,搜索即可全网搜索该ISBN
出版地	北京	出版单位	科学出版社
版次	1版	印次	1
定价(元)	80.0	语种	简体中文
尺寸	24 × 17	装帧	平装
页数	240	印数

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书籍信息归属:

高维数据的维数约简方法及其应用是科学出版社于2016.10出版的中图分类号为 TP311.13 的主题关于数据处理的书籍。