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本書圍繞數據降維技術，分別針對線性降維和非線性降維兩種降維手段進行廣泛而深入的討論。對於線性降維技術，本書介紹了常用的降維算法，並對線性降維與矩陣分解的等價性進行了分析，在此基礎上提出了semi-NMF、OCA、IOCA、EOCA等改進算法並進行詳細的理論分析和實驗驗證。對於非線性降維算法，本書介紹了常用算法，包括流形學習算法、基於核方法和基於神經網絡的數據降維，並提出了改進的基準點選取SL-Isomap算法及基於拓撲學習的流形學習算法TLE。
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