Principal Manifolds for Data Visualization and Dimension Reduction

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, 2007

3540737499 / 9783540737490

Serie: Buch 35 von 111 - Lecture Notes in Computational Science and Engineering

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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-meansdecipher 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.…

Titel
Principal Manifolds for Data Visualization and Dimension Reduction
Autor
Donald C. Wunsch
Verlag
Springer
Erscheinungsjahr
2007
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3540737499
ISBN-13
9783540737490
Artikelgewicht
552 Gramm
Abmessungen
235x155x20 mm
Serie
Buch 35 von 111: Lecture Notes in Computational Science and Engineering

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