高維數(shù)據(jù)的維數(shù)約簡方法及其應(yīng)用

　　高維數(shù)據(jù)的維數(shù)約簡技術(shù)是當(dāng)今計算機(jī)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的熱門研究問題之一，具有廣泛的發(fā)展前景。本書綜合了作者多年從事維數(shù)約簡研究的理論成果，從特征提取和特征選擇兩個方面給出了系列解決高維數(shù)據(jù)維數(shù)約簡的新觀點、新方法、新技術(shù)。內(nèi)容主要涵蓋以下五個部分：1、為了解決傳統(tǒng)主成分分析算法無法應(yīng)用于非線性結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的缺點，提出了一種基于局部主成分分析和低維坐標(biāo)排列的流形學(xué)習(xí)算法。2、提出了一種自適應(yīng)加權(quán)的子模式局部保持投影算法；3、提出了一種結(jié)構(gòu)保持的投影算法；4、提出了一種基于改進(jìn)有效范圍的特征選擇方法；5、提出了一種基于*大權(quán)重*小冗余的過濾式特征選擇框架。

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