《高维数据几何结构及降维(英文版)》以数据的几何结构为框架，介绍了不同的数据降维方法以及它们的数学原理和计算程序。除了经典的线性降维方法，《高维数据几何结构及降维(英文版)》更着重于非线性方法的探讨，针对近期发展起来的新的非线性方法，对其主要思想、数学依据、算法和程序都进行了详细描述；此外还介绍了降维方法在字母识别、人脸检测、图像分割、数据可视化、超光谱图像数据分析等领域的应用。《高维数据几何结构及降维(英文版)》提供了所有程序的MATLAB代码，以方便读者计算机实现。
具体描述
读后感
上课用的书。有介绍传统的PCA，CMDS等线性降维方法，重点在流形学习。有一些打印错误，符号也有一些混乱，内容中规中矩，其实觉得还是看原paper会好一点。老师对流形学习的总结是，独立的方法很多，但都是在某些数据集合和应用上有效，缺乏统一的理论框架。因为大多是数学背景...
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