Geometric Data Analysis
An Empirical Approach to Dimensionality Reduction and the Study of Patterns
(Sprache: Englisch)
Unentbehrlich für die Praxis ist dieses Handbuch der Datenanalyse, das besonders auf die Unterschiede zwischen eng verwandten Patterns und auf deren zweckdienliche Kategorisierung eingeht. Zahlreiche Übungsaufgaben helfen beim Vertiefen der erarbeiteten theoretischen Konzepte.
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Produktdetails
Produktinformationen zu „Geometric Data Analysis “
Unentbehrlich für die Praxis ist dieses Handbuch der Datenanalyse, das besonders auf die Unterschiede zwischen eng verwandten Patterns und auf deren zweckdienliche Kategorisierung eingeht. Zahlreiche Übungsaufgaben helfen beim Vertiefen der erarbeiteten theoretischen Konzepte.
Klappentext zu „Geometric Data Analysis “
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Inhaltsverzeichnis zu „Geometric Data Analysis “
PrefaceAcknowledgments
INTRODUCTION
Pattern Analysis as Data Reduction
Vector Spaces and Linear Transformations
OPTIMAL ORTHOGONAL PATTERN REPRESENTATIONS
The Karhunen-Loève Expansion
Additional Theory, Algorithms and Applications
TIME, FREQUENCY AND SCALE ANALYSIS
Fourier Analysis
Wavelet Expansions
ADAPTIVE NONLINEAR MAPPINGS
Radial Basis Functions
Neural Networks
Nonlinear Reduction Architectures
Appendix A Mathemetical Preliminaries
References
Index
Autoren-Porträt von Michael Kirby
MICHAEL KIRBY is a professor in the Department of Mathematics at Colorado State University in Fort Collins, Colorado. He has worked in the field of data reduction for well over a decade.
Bibliographische Angaben
- Autor: Michael Kirby
- 2001, 1. Auflage, XX, 364 Seiten, mit Abbildungen, Masse: 16,1 x 24 cm, Gebunden, Englisch
- Verlag: Wiley & Sons
- ISBN-10: 0471239291
- ISBN-13: 9780471239291
- Erscheinungsdatum: 29.12.2000
Sprache:
Englisch
Rezension zu „Geometric Data Analysis “
"...provides a valuable summary of data reduction." (Technometrics, May 2002)
Pressezitat
"...provides a valuable summary of data reduction." (Technometrics, May 2002)"...effectively describes and summarizes an emerging new field, namely, scientific data modeling and analysis." (Mathematical Reviews, 2003h)
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