Graph Embedding for Pattern Analysis

Graph Embedding for Pattern Analysis covers theory methods, computation, and applications widely used in statistics, machine learning, image processing, and computer vision. This book presents the latest advances in graph embedding theories, such as nonlinear manifold graph, linearization method, gr...

Descripción completa

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Fu, Yun (Director de publicación)
Otros Autores: Ma, Yunqian (Director de publicación)
Formato: Livre numérique
Lenguaje:Anglais
Publicado: New York, NY : Springer New York 2013.
Cham : Springer Nature
Acceso en línea:Accès sur la plateforme de l'éditeur
Accès sur la plateforme Istex
Accès Université d'Orléans
Accès INSA CVL
Nota: Archives Springer e-books (Licence nationale)
Archives Springer e-books (Licence nationale)
Autres localisations: Voir dans le Sudoc
Edition sous un autre format:• Graph Embedding for Pattern Analysis, Texte imprimé, 9781461444565
• Graph Embedding for Pattern Analysis, Texte imprimé, 9781461444589
• Graph Embedding for Pattern Analysis, edited by Yun Fu, Yunqian Ma., 2013, New York, Springer, 1 vol. (VIII-260 p.), 978-1-4899-9062-4
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505 0 |a Multilevel Analysis of Attributed Graphs for Explicit Graph Embedding in Vector Spaces -- Feature Grouping and Selection over an Undirected Graph -- Median Graph Computation by Means of Graph Embedding into Vector Spaces -- Patch Alignment for Graph Embedding -- Feature Subspace Transformations for Enhancing K-Means Clustering -- Learning with 1-Graph for High Dimensional Data Analysis -- Graph-Embedding Discriminant Analysis on Riemannian Manifolds for Visual Recognition -- A Flexible and Effective Linearization Method for Subspace Learning -- A Multi-Graph Spectral Approach for Mining Multi-Source Anomalies -- Graph Embedding for Speaker Recognition. 
506 |a Accès en ligne pour les établissements français bénéficiaires des licences nationales 
506 |a Accès soumis à abonnement pour tout autre établissement 
506 |a Conditions particulières de réutilisation pour les bénéficiaires des licences nationales. chttps://www.licencesnationales.fr/springer-nature-ebooks-contrat-licence-ln-2017 
520 |a Graph Embedding for Pattern Analysis covers theory methods, computation, and applications widely used in statistics, machine learning, image processing, and computer vision. This book presents the latest advances in graph embedding theories, such as nonlinear manifold graph, linearization method, graph based subspace analysis, L1 graph, hypergraph, undirected graph, and graph in vector spaces. Real-world applications of these theories are spanned broadly in dimensionality reduction, subspace learning, manifold learning, clustering, classification, and feature selection. A selective group of experts contribute to different chapters of this book which provides a comprehensive perspective of this field. 
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