●第1章緒論
1.1研究背景和意義
1.2國內外研究現狀
1.3主要研究內容
1.4內容框架
1.5本章小結
第2章基本理論
2.1圖嵌入框架
2.2譜聚類
2.3譜回歸模型
2.4多核學習
2.5非參核學習
2.6稀疏表示
2.7本章小結
第3章基於譜回歸和跡比率優選化的多核維數約簡方法
3.1引言
3.2常見多核維數約簡方法
……

本書全面介紹了譜聚類、譜回歸模型、多核學習、非參核學習、稀疏表示、多核維數約簡等基本理論，針對現階段高維數據維數約簡算法和多層核學習算法存在的不足，深入闡述了基於多層核學習和稀疏表示的高維數據識別方法，本書解決了機器學習領域中的諸多基礎問題，可應用於人臉識別、文本分類、醫學圖像處理、車輛信息識別、行為檢測與識別等實際問題。
本書可供從事計算機、自動化、信息及相關學科方向的科技工作者、高等院校師生參考。