Graph Embedding for Pattern Analysis

Lingua: inglese

Editore: Springer US, 2012

146144456X / 9781461444565

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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. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 518.

Titolo
Graph Embedding for Pattern Analysis
Editore
Springer US
Anno di pubblicazione
2012
Condizione
Neu
Rilegatura
Gebundene Ausgabe
Lingua
inglese
ISBN 10
146144456X
ISBN 13
9781461444565
Peso dell'articolo
518 grammi

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