可视化模式识别 本书特色

洪文学、王金甲等编著的《可视化模式识别》全面阐述了可视化模式识别理论和万法。 　　本书共分10章，主要内容包括可视化模式识别的理论基础（可视化认知理论、几何代数理论与形式概念分析理论）、多维数据的子空间变换与可视化表示、高维数据多元图图形基元和特征基元表示、基于几何代数子空间的特征提取、基于几何代数子空间的升维变换和特征选取、基于多元图的图形分类和聚类、基于多维筛可视化分类器、基于属性结构偏序图知识可视化方法、可视化典型应用和可视化模式识别的应用等。这些内容分别从可视化模式识别的理论基础、特征提取、分类器设计和应用等方面做了较详尽的论述，构建出可视化模式识别的一个新理论框架，能帮助读者掌握数据分析的可视化方法，解决与海量、时变、异构数据的模式识别相关的实际问题。 　　本书适合模式识别、可视化等领域的广大科技工作者学习和参考，也可作为高等学校信息科学、计算机科学、控制工程以及生物医学工程等相关专业高年级本科哇或研究生的参考教材。

可视化模式识别 内容简介

洪文学、王金甲等编著的《可视化模式识别》内容主要有：可视化模式识别的理论基础（可视化认知理论、几何代数理论与形式概念分析理论）、多维数据的子空间变换与可视化表示、高维数据多元图图形基元和特征基元表示、基于几何代数子空间的特征提取、基于几何代数子空间的升维变换和特征选取、基于多元图的图形分类和聚类、基于多维筛可视化分类器、基于属性结构偏序图知识可视化方法、可视化典型应用和可视化模式识别的应用等。这些内容分别从可视化模式识别的理论基础、特征提取、分类器设计和应用等方面做了较详尽论述，构建出了可视化模式识别的一个新理论框架，能够帮助读者掌握数据分析的可视化方法，解决海量、时变、异构数据的模式识别实际问题。

可视化模式识别 目录

第1章　绪论
　1.1　模式分类的基本哲学思想与可分性原理
　　1.1.1　模式分类的基本哲学思想
　　1.1.2　模式可分性原理
　　1.1.3　非线性变换与优化算法
　　1.1.4　模式分类的几个基本途径
　1.2　模式识别的实现原理
　　1.2.1　统计模式识别与结构模式识别
　　1.2.2　基于表示原理的模式识别方法
　1.3　可视化与可视分析
　　1.3.1　可视化技术分类
　　1.3.2　可视化技术问题及发展方向
　1.4　可视化模式识别框架
第2章　可视化模式识别理论基础
　2.1　可视化模式识别基本原理
　2.2　可视化放大人类感知的科学基础
　2.3　几何代数
　　2.3.1　几何代数公理化定义
　　2.3.2　几何代数基本概念和定理
　　2.3.3　共形几何代数表示
　2.4　形式概念分析
　　2.4.1　形式背景与概念
　　2.4.2　概念格的生成与可视化方法
第3章　可视化模式识别的表示问题
　3.1　模式识别的表示问题
　3.2　表示的理解与表示的原则
　3.3　表示的方法
　　3.3.1　原始数据表示
　　3.3.2　统计数据表示
　3.4　可视化模式识别的图表示
　　3.4.1　高维数据的二维图单点表示原理
　　3.4.2　高维数据的二维图多点表示原理
　3.5　多元图图形基元表示和特征基元表示
　　3.5.1.多元图图形基元表示
　　3.5.2　多元图特征基元表示
　3.6　多元数据子空间多向量表示矩阵
　　3.6.1　子空间多向量表示
　　3.6.2　子空间复数表示
　　3.6.3　子空间四元数表示
　3.7　子空间局部坐标系
　　3.7.1　笛卡儿坐标系
　　3.7.2　极坐标系
　　3.7.3　仿射坐标系
　　3.7.4　重心坐标系
　　3.7.5　几种图表示方法的子空间坐标表示模型
　3.8　基于非线性变换的图表示优化
　　3.8.1　非线性变换的作用与原则
　　3.8.2　多元图表示的非线性优化
　　3.8.3　优化的试验与分析
　3.9　平行坐标可视化表示优化
　　3.9.1　凸壳定义与算法
　　3.9.2　凸壳优化平行坐标
　3.10　星座图表示方法优化
第4章　基于几何代数子空间的图形特征提取
　4.1　多元图表示图形特征优化模型
　　4.1.1　多元图表示图形特征学习优化模型
　　4.1.2　图形特征优化算子
　　4.1.3　人机交互
　4.2　雷达图的图形特征提取方法
　　4.2.1　雷达图图形的结构特点
　　4.2.2　面积图形特征
　　4.2.3　重心图形特征
　　4.2.4　图形特征的实验结果与分析
　4.3　特征排序优化
　　4.3.1　图形特征提取中的特征排序问题
　　4.3.2　基于特征选择的特征排序方法
　　4.3.3　基于遗传算法的特征排序方法
　　4.3.4　基于准则函数的特征排序方法
　　4.3.5　特征排序的实验结果与分析
　4.4　传统的子空间特征提取方法及实验结果
第5章　基于几何代数子空间的升维变换和特征选取

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