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  • Produktbild: Graph Embedding for Pattern Analysis
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Graph Embedding for Pattern Analysis

96,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

13.12.2014

Abbildungen

VIII, 260 p.

Herausgeber

Yun Fu + weitere

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

260

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,5 cm

Gewicht

411 g

Auflage

2013

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4899-9062-4

Beschreibung

Rezension

From the reviews:

“The papers in this collection apply the methods elaborated in classical and algebraic graph theory to analyze patterns in various contexts. … the book will be easy for a researcher well versed in the theoretical fundamentals of the presented methods. … the editors have been able to structure the contents in an effective and interesting way. Therefore, I can recommend this volume as a useful reference for specialists in the field.” (Piotr Cholda, Computing Reviews, November, 2013)

Portrait

Dr. Yun Fu is a professor at the State University of New York at Buffalo

Dr. Yunqian Ma is a senior principal research scientist of Honeywell Labs at the Honeywell International Inc.

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

13.12.2014

Abbildungen

VIII, 260 p.

Herausgeber

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

260

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,5 cm

Gewicht

411 g

Auflage

2013

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4899-9062-4

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

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  • 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 ℓ1-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.-

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