Gorban Principal Manifolds for Data Visualization and Dimension Reduction 9783540737490

Варианты приобретения

Цена: 186330.00T
Кол-во:
Наличие: Поставка под заказ. Есть в наличии на складе поставщика.
Склад Америка: 228 шт.
При оформлении заказа до: 2025-07-28
Ориентировочная дата поставки: Август-начало Сентября
При условии наличия книги у поставщика.

Добавить в корзину

в Мои желания

Автор: Gorban
Название: Principal Manifolds for Data Visualization and Dimension Reduction
Перевод названия: Горбан: Главные многообразия для наглядного представления данных и снижения размерностей
ISBN: 9783540737490
Издательство: Springer
Классификация:

Электроника

Техника автоматического регулирования

Теория вычислительных машин и систем, кибернетика

ISBN-10: 3540737499
Обложка/Формат: Paperback
Страницы: 340
Вес: 0.56 кг.
Дата издания: 2008
Серия: Lecture Notes in Computational Science and Engineering
Язык: English
Иллюстрации: 22 tables, black and white; 14 illustrations, color; 68 illustrations, black and white; xxiv, 340 p. 82 illus., 14 illus. in color.
Размер: 234.00 x 155.00 x 13.00
Читательская аудитория: Postgraduate, research & scholarly
Ссылка на Издательство: Link
Рейтинг:
Поставляется из: Германии
Описание: 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.

Principal Manifolds for Data Visualization and Dimension Reduction, Gorban