矩阵之美
读者对象:本书适用于理工科研究生、科研人员及对矩阵理论及应用感兴趣的读者
本书对多种经典矩阵算法进行了新颖、全面且深入的解读。具体而言, 第1章从代数、几何、分析和概率等多个角度详细介绍了最小二乘法; 第2章对主成分分析进行了深入解析, 涵盖代数、几何、子空间逼近与概率视角; 第3章探讨了一种新兴的非对称数据分析方法--主偏度分析, 并深入剖析了其性质和理论内涵; 第4章介绍了典型相关分析及其关键性质, 并从几何角度对其本质进行了进一步的阐释; 第5章聚焦于非负矩阵分解, 探讨了其与混合像元分析、奇异值分解、聚类分析及KKT条件的关联; 第6章重点介绍局部线性嵌入, 并将其与其