本书目录导读：
《高维数据的流形学习分析方法》——深度解析数据降维新趋势
作者：陈志强
出版社：清华大学出版社
出版时间：2018年
《高维数据的流形学习分析方法》一书由陈志强教授撰写，旨在深入探讨高维数据降维方法中的流形学习分析，随着科学技术的不断发展，数据量呈爆炸式增长，高维数据成为数据挖掘、机器学习等领域的研究热点，高维数据往往伴随着维度灾难，使得数据挖掘和分析变得困难，流形学习作为一种新兴的数据降维方法，在处理高维数据方面展现出巨大潜力。
本书共分为九章，内容如下：
第一章：绪论，介绍了高维数据的背景、流形学习的基本概念以及本书的研究目的和意义。
第二章：高维数据的特征与挑战，分析了高维数据的特征、产生原因以及面临的挑战，为后续研究奠定基础。
第三章：流形学习的基本理论，介绍了流形学习的基本概念、数学基础以及常用流形学习方法。
第四章：高维数据的流形学习方法，详细介绍了高维数据的流形学习方法，包括局部线性嵌入（LLE）、等距映射（ISOMAP）、局部线性嵌入（LLE）等。
第五章：流形学习方法的应用，以实际案例展示了流形学习方法在图像处理、文本挖掘、生物信息学等领域的应用。
第六章：流形学习方法的改进与优化，针对传统流形学习方法存在的问题，提出了改进与优化策略。
第七章：流形学习在机器学习中的应用，介绍了流形学习在支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等机器学习算法中的应用。
第八章：流形学习在深度学习中的应用，探讨了流形学习在深度学习中的重要作用，以及如何利用流形学习优化深度学习模型。
第九章：总结与展望，总结了本书的主要研究成果，并对未来流形学习的研究方向进行了展望。
《高维数据的流形学习分析方法》一书为读者提供了关于流形学习在处理高维数据方面的全面、深入的探讨，本书内容丰富，理论与实践相结合，对于从事数据挖掘、机器学习、深度学习等领域的研究者具有很高的参考价值。