高維數據的維數約簡技術是當今計算機科學、機器學習等領域的熱門研究問題之一，具有廣泛的發展前景。本書綜合了作者多年從事維數約簡研究的理論成果，從特征提取和特征選擇兩個方面給出了系列解決高維數據維數約簡的新觀點、新方法、新技術。內容主要涵蓋以下五個部分：1、為了解決傳統主成分分析算法無法應用于非線性結構數據的缺點，提出了一種基于局部主成分分析和低維坐標排列的流形學習算法。2、提出了一種自適應加權的子模式局部保持投影算法；3、提出了一種結構保持的投影算法；4、提出了一種基于改進有效范圍的特征選擇方法；5、提出了一種基于最大權重最小冗余的過濾式特征選擇框架。
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