非線性數據挖掘 張小乾 9787118128611 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：國防工業
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9787118128611
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書名：非線性數據挖掘
ISBN：9787118128611
出版社：國防工業
著編譯者：張小乾
頁數：124
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1522696
可大量預訂，請先連絡。
1 1 研究背景與研究意義
1 2 子空間聚類概述
1 3 稀疏子空間聚類概述
1 3 1 單視圖稀疏子空間聚類研究現狀
1 3 2 多視圖稀疏子空間聚類研究現狀
1 4 稀疏子空間聚類相關理論
1 4 1 稀疏表示
1 4 2 低秩表示
1 4 3 子空間聚類優化演算法
1 5 本書的主要內容
1 6 本書結構
第2章 基於非凸低秩核的穩健子空間聚類
2 1 引言
2 2 相關工作
2 2 1 Schatten ρ-范數
2 2 2 相關熵
2 3 穩健低秩核子空間聚類模型與求解策略
2 3 1 穩健低秩核子空間聚類模型
2 3 2 模型的優化與求解
2 3 3 RLKSC的完整演算法
2 4 收斂性及計算複雜度分析
2 4 1 收斂性分析
2 4 2 計算複雜度分析
2 5 實驗結果與分析
2 5 1 實驗設置
2 5 2 在YaleB數據集上的人臉聚類
2 5 3 在AR數據集上的人臉聚類
2 5 4 在COIL-20數據集上的物體聚類
2 5 5 在Hopkins155數據集上的運動分割
2 5 6 參數選擇與收斂性驗證
2 6 小結
第3章 融合協同表示與低秩核的穩健多視圖子空間聚類
3 1 引言
3 2 主要符號與相關工作
3 2 1 主要符號
3 2 2 非凸低秩核策略
3 3 RLKMSC模型與求解策略
3 3 1 Centroid-based RLKMSC的模型提出與優化
3 3 2 Pairwise RLKMSC的模型與優化
3 3 3 RLKSC的完整演算法
3 4 收斂性與計算複雜度分析
3 4 1 收斂性分析
3 4 2 計算複雜度
3 5 實驗與結果分析
3 5 1 數據集簡介
3 5 2 對比演算法與實驗設置
3 5 3 實驗結果與分析
3 5 4 參數選擇與收斂性驗證
3 6 小結
第4章 基於加權Schatten ρ-范數最小化的異核多視圖穩健子空間聚類
4 1 引言
4 2 關鍵縮寫詞與相關工作
4 2 1 關鍵縮寫詞
4 2 2 加權Schatten ρ-范數
4 2 3 多核策略
4 3 MKLR-RMSC模型與求解策略
4 3 1 模型MKLR-RMSC的提出
4 3 2 模型MKLR-RMSC的優化與求解
4 3 3 模型MKLR-RMSC的完整演算法
4 4 計算複雜度分析
4 5 實驗結果與分析
4 5 1 數據集簡介
4 5 2 實驗設置
4 5 3 聚類結果與討論
4 5 4 參數敏感性
4 5 5 收斂性驗證
4 5 6 計算性能分析
4 6 小結
第5章 置信度自動加權穩健多視圖子空間聚類
5 1 引言
5 2 相關工作
5 2 1 塊對角正則化
5 2 2 截斷核范數
5 2 3 混合相關熵
5 3 CLWRMSC模型與求解策略
5 3 1 模型CLWRMSC的提出
5 3 2 模型CLWRMSC的優化與求解
5 3 3 模型MKLR-RMSC的完整演算法
5 4 收斂性與計算複雜度分析
5 4 1 收斂性分析
5 4 2 計算複雜度分析
5 5 實驗與結果分析
5 5 1 數據集簡介
5 5 2 對比演算法與實驗設置
5 5 3 單視圖數據集上的消融實驗
5 5 4 多視圖數據集上的性能評價
5 5 5 參數敏感性與模型收斂性驗證
5 5 6 計算性能分析
5 5 7 結果分析與討論
5 6 小結
第6章 結束語
6 1 工作總結
6 2 未來工作的展望
參考文獻
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書名：非線性數據挖掘
ISBN：9787118128611
出版社：國防工業
著編譯者：張小乾
頁數：124
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內容簡介
本書主要介紹非線性數據挖掘技術，以子空間聚類為主要的數據分析方法，結合稀疏表示、低秩表示、多核學習、協同學習等技術，針對現有模型中存在的一些問題，在適應非線性數據並抑制大尺度雜訊的能力、演算法的有效實現、模型推廣以及應用等方面進行了探討和研究。主要內容有四個方面：①研究並解決了傳統的核子空間聚類方法不能有效挖掘特徵空間中數據低秩結構的問題；②有效解決了現有的多視圖聚類方法得到的往往是次優解的問題；③解決了多視圖數據中各視圖數據的獨有特徵信息不易挖掘的問題；④研究多視圖數據中樣本置信度的差異性問題。 本書內容系統性強、知識覆蓋面廣、觀點獨到，適合廣大數據挖掘專業的技術人員、學者及在校學生閱讀。目錄
第1章 緒論1 1 研究背景與研究意義
1 2 子空間聚類概述
1 3 稀疏子空間聚類概述
1 3 1 單視圖稀疏子空間聚類研究現狀
1 3 2 多視圖稀疏子空間聚類研究現狀
1 4 稀疏子空間聚類相關理論
1 4 1 稀疏表示
1 4 2 低秩表示
1 4 3 子空間聚類優化演算法
1 5 本書的主要內容
1 6 本書結構
第2章 基於非凸低秩核的穩健子空間聚類
2 1 引言
2 2 相關工作
2 2 1 Schatten ρ-范數
2 2 2 相關熵
2 3 穩健低秩核子空間聚類模型與求解策略
2 3 1 穩健低秩核子空間聚類模型
2 3 2 模型的優化與求解
2 3 3 RLKSC的完整演算法
2 4 收斂性及計算複雜度分析
2 4 1 收斂性分析
2 4 2 計算複雜度分析
2 5 實驗結果與分析
2 5 1 實驗設置
2 5 2 在YaleB數據集上的人臉聚類
2 5 3 在AR數據集上的人臉聚類
2 5 4 在COIL-20數據集上的物體聚類
2 5 5 在Hopkins155數據集上的運動分割
2 5 6 參數選擇與收斂性驗證
2 6 小結
第3章 融合協同表示與低秩核的穩健多視圖子空間聚類
3 1 引言
3 2 主要符號與相關工作
3 2 1 主要符號
3 2 2 非凸低秩核策略
3 3 RLKMSC模型與求解策略
3 3 1 Centroid-based RLKMSC的模型提出與優化
3 3 2 Pairwise RLKMSC的模型與優化
3 3 3 RLKSC的完整演算法
3 4 收斂性與計算複雜度分析
3 4 1 收斂性分析
3 4 2 計算複雜度
3 5 實驗與結果分析
3 5 1 數據集簡介
3 5 2 對比演算法與實驗設置
3 5 3 實驗結果與分析
3 5 4 參數選擇與收斂性驗證
3 6 小結
第4章 基於加權Schatten ρ-范數最小化的異核多視圖穩健子空間聚類
4 1 引言
4 2 關鍵縮寫詞與相關工作
4 2 1 關鍵縮寫詞
4 2 2 加權Schatten ρ-范數
4 2 3 多核策略
4 3 MKLR-RMSC模型與求解策略
4 3 1 模型MKLR-RMSC的提出
4 3 2 模型MKLR-RMSC的優化與求解
4 3 3 模型MKLR-RMSC的完整演算法
4 4 計算複雜度分析
4 5 實驗結果與分析
4 5 1 數據集簡介
4 5 2 實驗設置
4 5 3 聚類結果與討論
4 5 4 參數敏感性
4 5 5 收斂性驗證
4 5 6 計算性能分析
4 6 小結
第5章 置信度自動加權穩健多視圖子空間聚類
5 1 引言
5 2 相關工作
5 2 1 塊對角正則化
5 2 2 截斷核范數
5 2 3 混合相關熵
5 3 CLWRMSC模型與求解策略
5 3 1 模型CLWRMSC的提出
5 3 2 模型CLWRMSC的優化與求解
5 3 3 模型MKLR-RMSC的完整演算法
5 4 收斂性與計算複雜度分析
5 4 1 收斂性分析
5 4 2 計算複雜度分析
5 5 實驗與結果分析
5 5 1 數據集簡介
5 5 2 對比演算法與實驗設置
5 5 3 單視圖數據集上的消融實驗
5 5 4 多視圖數據集上的性能評價
5 5 5 參數敏感性與模型收斂性驗證
5 5 6 計算性能分析
5 5 7 結果分析與討論
5 6 小結
第6章 結束語
6 1 工作總結
6 2 未來工作的展望
參考文獻
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規格說明
大陸簡體正版圖書，訂購後正常情形下約兩周可抵台。
