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"Geometric Structure of High-Dimensional Data and Dimensionality Reduction" adopts data geometry as a framework to address various methods of dimensionality reduction. In addition to the introduction to well-known linear methods, the book moreover stresses the recently developed nonlinear methods and introduces the applications of dimensionality reduction in many areas, such as face recognition, image segmentation, data classification, data visualization, and hyperspectral imagery data analysis.
“高维数据的几何结构和降维”采用数据几何作为框架，以解决各种降维方法。除了介绍著名的线性方法外，本书还强调了最近开发的非线性方法，并介绍了降维在许多领域的应用，如人脸识别、图像分割、数据分类、数据可视化和高光谱图像数据分析。
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