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Graph Embedding for Pattern Analysis - cover

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Graph Embedding for Pattern Analysis

Yun Fu (Curatore)

Yunqian Ma (Curatore)

Springer-Verlag New York Inc., 2012

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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.

Dettagli

Curatore:

Yun Fu, Yunqian Ma

Editore:

Springer-Verlag New York Inc.

Anno:

2012

Rilegatura:

Hardback

Pagine:

260 p.

Testo in English

Dimensioni:

235 x 155 mm

EAN:

9781461444565

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