Principal Manifolds for Data Visualization and Dimension Reduction
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Spektrum Okt 2007, 2007
Serie: Libro 35 di 111 - Lecture Notes in Computational Science and Engineering
- Brossura
- Nuovo
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -In 1901, Karl Pearson invented Principal Component Analysis (PCA). Since then, PCA serves as a prototype for many other tools of data analysis, visualization and dimension reduction: Independent Component Analysis (ICA), Multidimensional Scaling (MDS), Nonlinear PCA (NLPCA), Self Organizing Maps (SOM), etc. The book starts with the quote of the classical Pearson definition of PCA and includes reviews of various methods: NLPCA, ICA, MDS, embedding and clustering algorithms, principal manifolds and SOM. New approaches to NLPCA, principal manifolds, branching principal components and topology preserving mappings are described as well. Presentation of algorithms is supplemented by case studies, from engineering to astronomy, but mostly of biological data: analysis of microarray and metabolite data. The volume ends with a tutorial 'PCA and K-means decipher genome'. The book is meant to be useful for practitioners in applied data analysis in life sciences, engineering, physics and chemistry; it will also be valuable to PhD students and researchers in computer sciences, applied mathematics and statistics.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 364 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783540737490
- Titolo
- Principal Manifolds for Data Visualization and Dimension Reduction
- Autore
- Alexander N. Gorban
- Editore
- Springer, Springer Spektrum Okt 2007
- Anno di pubblicazione
- 2007
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3540737499
- ISBN 13
- 9783540737490
- Peso dell'articolo
- 552 grammi
- Dimensioni
- 235x155x20 mm
- Serie
- Libro 35 di 111: Lecture Notes in Computational Science and Engineering
The book starts with the quote of the classical Pearson definition of PCA and includes reviews of various methods: NLPCA, ICA, MDS, embedding and clustering algorithms, principal manifolds and SOM. New approaches to NLPCA, principal manifolds, branching principal components and topology preserving mappings are described. Presentation of algorithms is supplemented by case studies. The volume ends with a tutorial PCA deciphers genome.
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