Graph Embedding for Pattern Analysis

Fu, Yun (EDT); Ma, Yunqian (EDT)

ISBN 10: 1489990623 ISBN 13: 9781489990624
Editorial: Springer, 2014
Usado Encuadernación de tapa blanda

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Sinopsis:

This book presents 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, and describes their real-world applications.

Acerca del 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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Detalles bibliográficos

Título: Graph Embedding for Pattern Analysis
Editorial: Springer
Año de publicación: 2014
Encuadernación: Encuadernación de tapa blanda
Condición: As New

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Fu, Yun
Publicado por Springer, 2014
ISBN 10: 1489990623 ISBN 13: 9781489990624
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ISBN 10: 1489990623 ISBN 13: 9781489990624
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Condición: 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. Nº de ref. del artículo: 4213082

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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. 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. Nº de ref. del artículo: 9781489990624

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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - 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. 268 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9781489990624

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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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. Nº de ref. del artículo: 9781489990624

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Yun Fu
ISBN 10: 1489990623 ISBN 13: 9781489990624
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