Graph Embedding for Pattern Analysis
Yun Fu ยท Yunqian Ma
แแแ. 2012 ยท Springer Science & Business Media
แแแฌแแแแ
260
แแแแ แแ
reportแ แแแขแแแแแแ แแ แแแแแฎแแแแแแ แแแฃแแแกแขแฃแ แแแแแแ ย แจแแแขแงแแแ แแแขแ
แแ แแแฌแแแแแก แจแแกแแฎแแ
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.
แแแขแแ แแก แจแแกแแฎแแ
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.
Dr. Yunqian Ma is a senior principal research scientist of Honeywell Labs at the Honeywell International Inc.
แจแแแคแแกแแ แแก แแแฌแแแแ
แแแแแฎแแ แแ แแฅแแแแ แแแ แ.
แแแคแแ แแแชแแ แฌแแแแแฎแแแกแแแ แแแแแแจแแ แแแแ
แกแแแ แขแคแแแแแ แแ แขแแแแแขแแแ
แแแแแแกแขแแแแ แแ Google Play Books แแแ Android แแ iPad/iPhone แแแฌแงแแแแแแแแแแกแแแแก. แแก แแแขแแแแขแฃแ แแ แแแแแฎแแ แชแแแแแแก แกแแแฅแ แแแแแแชแแแก แแฅแแแแก แแแแแ แแจแแแ แแ แกแแจแฃแแแแแแก แแแแชแแแ, แฌแแแแแแฎแแ แกแแกแฃแ แแแแ แแแแขแแแขแ แแแแแกแแแแ แแแแแแแก, แ แแแแ แช แแแแแแ, แแกแ แฎแแแแแ แแจแ แ แแแแแจแ.
แแแแขแแแแแ แแ แแแแแแฃแขแแ แแแ
Google Play-แจแ แจแแซแแแแแ แแฃแแแแฌแแแแแแแก แแแกแแแแ แแฅแแแแ แแแแแแฃแขแแ แแก แแแ-แแ แแฃแแแ แแก แแแแแงแแแแแแ แจแแแแซแแแแ.
แแแฌแแแแแแฎแแแแแแ แแ แกแฎแแ แแแฌแงแแแแแแแแแ
แแแแฅแขแ แแแฃแแ แแแแแแก แแแฌแงแแแแแแแแแแ แฌแแกแแแแแฎแแ, แ แแแแ แแชแแ Kobo eReaders, แแฅแแแ แฃแแแ แฉแแแแขแแแ แแแ แคแแแแ แแ แแแแแแขแแแแ แแแ แแฅแแแแก แแแฌแงแแแแแแแแจแ. แแแฎแแแ แแแแก แชแแแขแ แแก แแแขแแแฃแ แ แแแกแขแ แฃแฅแชแแแแแก แแแฎแแแแแ แแแแแแขแแแแ แคแแแแแแ แแฎแแ แแแญแแ แแ แแแฌแแแแแแฎแแแแแแแ.
