《非線性數(shù)據挖掘》主要介紹非線性數(shù)據挖掘技術,以子空間聚類為主要的數(shù)據分析方法,結合稀疏表示、低秩表示、多核學習、協(xié)同學習等技術,針對現(xiàn)有模型中存在的一些問題,在適應非線性數(shù)據并抑制大尺度噪聲的能力、算法的有效實現(xiàn)、模型推廣以及應用等方面進行了探討和研究?!斗蔷€性數(shù)據挖掘》主要內容有四個方面:①研究并解決了傳統(tǒng)的核子空間聚類方法不能有效挖掘特征空間中數(shù)據低秩結構的問題:②有效解決了現(xiàn)有的多視圖聚類方法得到的往往是次優(yōu)解的問題:③解決了多視圖數(shù)據中各視圖數(shù)據的獨有特征信息不易挖掘的問題;④研究多視圖數(shù)據中樣本置信度的差異性問題?!斗蔷€性數(shù)據挖掘》內容系統(tǒng)性強、知識覆蓋面廣、觀點獨到,適合廣大數(shù)據挖掘專業(yè)的技術人員、學者及在校學生閱讀。