图书介绍：数据降维技术是高维数据分析与处理中的关键技术之一，近年来受到研究者们的广泛关注。本书结合作者近几年的相关研究工作,对现有经典数据降维算法进行了介绍和总结，针对数据降维算法在快速学习与增量学习方面的不足，提出了数种关于快速降维与增量式降维的新方法，并对其进行了较为详细的介绍。本书的独创性内容主要包含如下方面：1.对线性降维进行了深入分析，提出了一种简单而高效的阈值机制以自动估计目标维数,实现快速降维；2.提出了一种快速的基于数据选择的半非负矩阵分解算法；3.提出了名为正交成分分析的快速正交成分提取算法；4.提出了增量式正交成分分析算法，实现了快速和增量式的线性降维。5.提出了进化式正交成分分析，实现了在线子空间学习；6.提出了拓扑学习嵌入算法，实现了快速和增量式的非线性降维。