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Synopsis
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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À propos de l?auteur
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 [Hardcover] Fu, Yun and Ma, Yunqian (eng)
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Graph Embedding for Pattern Analysis
Edité par
Springer, 2012
ISBN 10 : 146144456X
ISBN 13 : 9781461444565
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Graph Embedding for Pattern Analysis (Hardcover)
Edité par
Springer-Verlag New York Inc., New York, NY, 2012
ISBN 10 : 146144456X
ISBN 13 : 9781461444565
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Hardcover. Etat : new. Hardcover. 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. 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. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9781461444565
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Graph Embedding for Pattern Analysis
Edité par
Springer New York Nov 2012, 2012
ISBN 10 : 146144456X
ISBN 13 : 9781461444565
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 268 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781461444565
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Graph Embedding for Pattern Analysis
Edité par
Springer-Verlag New York Inc., 2012
ISBN 10 : 146144456X
ISBN 13 : 9781461444565
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Etat : New. 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. Editor(s): Fu, Yun; Ma, Yunqian. Num Pages: 260 pages, 45 black & white tables, biography. BIC Classification: TJK; TTBM; UYQP. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 235 x 155 x 20. Weight in Grams: 567. . 2012. Hardback. . . . . N° de réf. du vendeur V9781461444565
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Graph Embedding for Pattern Analysis
Edité par
Springer New York, 2012
ISBN 10 : 146144456X
ISBN 13 : 9781461444565
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Vendeur : moluna, Greven, Allemagne
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Etat : 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. N° de réf. du vendeur 4198441
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Edité par
Springer-Verlag New York Inc., 2012
ISBN 10 : 146144456X
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