Zhu / Li / Zhang

Dynamic Graph Learning for Dimension Reduction and Data Clustering

Springer

ISBN 978-3-031-42312-3

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Bibliografische Daten

Fachbuch

Buch. Hardcover

2023

1 s/w-Abbildung, 40 Farbabbildungen, Bibliographien.

In englischer Sprache

Umfang: xxi, 143 S.

Format (B x L): 16,8 x 24 cm

Gewicht: 469

Verlag: Springer

ISBN: 978-3-031-42312-3

Weiterführende bibliografische Daten

Das Werk ist Teil der Reihe: Synthesis Lectures on Computer Science

Produktbeschreibung

This book illustrates how to achieve effective dimension reduction and data clustering. The authors explain how to accomplish this by utilizing the advanced dynamic graph learning technique in the era of big data. The book begins by providing background on dynamic graph learning. The authors discuss why it has attracted considerable research attention in recent years and has become well recognized as an advanced technique. After covering the key topics related to dynamic graph learning, the book discusses the recent advancements in the area. The authors then explain how these techniques can be practically applied for several purposes, including feature selection, feature projection, and data clustering.

Autorinnen und Autoren

Kundeninformationen

Provides thorough background information on dynamic graph learning and the recent advancements in the area Describes the benefits of utilizing dynamic graph learning, as compared to a fixed graph approach Covers several practical applications, including feature selection, feature projection, and data clustering

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