机读格式显示(MARC)

• 000 01307nam0 2200289 450

• 001 0000539383

• 005 20150602154400.0

• 010 __ |a 978-7-03-043657-3 |d CNY45.00

• 099 __ |a CAL 012015041474

• 100 __ |a 20150414d2015 ekmy0chiy50 ea

• 101 0_ |a chi

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a a a 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 子空间降维算法研究与应用 |A zi kong jian jiang wei suan fa yan jiu yu ying yong |f 姜伟著

• 210 __ |a 北京 |c 科学出版社 |d 2015

• 215 __ |a 124页 |c 图 |d 24cm

• 300 __ |a 本书由大连市学术著作出版基金资助出版

• 320 __ |a 有书目 (第114-124页)

• 330 __ |a 本书提出了一种称为多核二维判别分析新方法，该方法将多核学习引入到二维线性判别分析中，通过优化单一的目标函数同时解决核的选择和二维判别分析问题。同时提出一个新的称为自适应半监督边界费舍尔分析方法，近邻图权矩阵是在低维子空间中根据近邻点之间的关系和带类标签数据建立。最后提出了一个半监督凸非负矩阵分解降维算法，通过寻找一个嵌入映射，不但考虑矩阵分解的非负性而且考虑由带标签数据与不带标签数据所推出数据的内在几何结构。

• 333 __ |a 本书可供大数据、信号处理、模式识别、机器学习、计算机视觉、数据挖掘等领域的科研人员参考。

• 606 0_ |a 子空间 |A zi kong jian |x 算法 |x 研究

• 690 __ |a O186.14 |v 5

• 701 _0 |a 姜伟 |A jiang wei |4 著

• 801 _0 |a CN |b NJU |c 20150415

• 905 __ |a SCNU |f O186.14/8025

• 920 __ |a 242430 |z 1