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 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，并将其与其他典型非 线性特征提取方法进行了系统比较；第7章深入介绍 经典的傅里叶变换，并从矩阵角度对其内涵进行了 新的诠释；第8章介绍了一种新颖的一阶统计分析方 法——连通中心演化，重点阐明其在数据中心识别 方面的优势和潜力；第9章探讨了（广义）瑞利商， 展示了其在十种不同场景中的广泛应用。附录部分 还收录了向量范数与矩阵范数、矩阵微积分等常用 概念和公式。 本书可供高等学校理工科本科生、研究生、科 研人员及对矩阵理论与应用感兴趣的读者参考使用 。

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