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Graph Embedding for Pattern Recognition covers theory methods, computation, and applications widely used in statistics, machine learning, image processing, and computer vision. This book presents the latest advances in graph embedding theories, such as nonlinear manifold graph, linearization method, graph based subspace analysis, L1 graph, hypergraph, undirected graph, and graph in vector spaces. Real-world applications of these theories are spanned broadly in dimensionality reduction, subspace learning, manifold learning, clustering, classification, and feature selection. A selective group of experts contribute to different chapters of this book which provides a comprehensive perspective of this field.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Dr. Yun Fu is a professor at the State University of New York at Buffalo
Dr. Yunqian Ma is a senior principal research scientist of Honeywell Labs at the Honeywell International Inc.
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Graph Embedding for Pattern Analysis covers theory methods, computation, and applications widely used in statistics, machine learning, image processing, and computer vision. This book presents the latest advances in graph embedding theories, such as nonlinear manifold graph, linearization method, graph based subspace analysis, L1 graph, hypergraph, undirected graph, and graph in vector spaces. Real-world applications of these theories are spanned broadly in dimensionality reduction, subspace learning, manifold learning, clustering, classification, and feature selection. A selective group of experts contribute to different chapters of this book which provides a comprehensive perspective of this field.
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Graph Embedding for Pattern Analysis
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Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Covers theoretical analysis and real-world applications for graph embedding Examines subspace analysis with L1 graph Describes graph-based inference on Riemannian manifolds for visual analysisDr. Yun Fu is a professor at the State U. Bestandsnummer des Verkäufers 4198441
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Graph Embedding for Pattern Analysis
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Springer New York, Springer New York Nov 2012, 2012
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Buch. Zustand: Neu. Neuware -Graph Embedding for Pattern Recognition covers theory methods, computation, and applications widely used in statistics, machine learning, image processing, and computer vision. This book presents the latest advances in graph embedding theories, such as nonlinear manifold graph, linearization method, graph based subspace analysis, L1 graph, hypergraph, undirected graph, and graph in vector spaces. Real-world applications of these theories are spanned broadly in dimensionality reduction, subspace learning, manifold learning, clustering, classification, and feature selection. A selective group of experts contribute to different chapters of this book which provides a comprehensive perspective of this field.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 268 pp. Englisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9781461444565
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Graph Embedding for Pattern Analysis covers theory methods, computation, and applications widely used in statistics, machine learning, image processing, and computer vision. This book presents the latest advances in graph embedding theories, such as nonlinear manifold graph, linearization method, graph based subspace analysis, L1 graph, hypergraph, undirected graph, and graph in vector spaces. Real-world applications of these theories are spanned broadly in dimensionality reduction, subspace learning, manifold learning, clustering, classification, and feature selection. A selective group of experts contribute to different chapters of this book which provides a comprehensive perspective of this field. Bestandsnummer des Verkäufers 9781461444565
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Graph Embedding for Pattern Analysis [Hardcover] Fu, Yun and Ma, Yunqian (eng)
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Hardcover. Zustand: Brand New. 2013 edition. 268 pages. 9.20x6.10x0.80 inches. In Stock. Bestandsnummer des Verkäufers x-146144456X
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