王建忠编著的《高维数据几何结构及降维(英文版)》是新一代信息科学与技术丛书之一。全书共分3篇15章，内容包括：不同的数据降维方法以及它们的数学原理和计算程序；非线性方法的主要思想、数学依据、算法和程序；降维方法在字母识别、人脸检测、图像分割、数据可视化、超光谱图像数据分析等领域的应用；MATLAB代码。

高维数据降维是新兴的跨学科的学科分支，在诸多领域有着广泛的应用。王建忠编著的《高维数据几何结构及降维(英文版)》以数据的几何结构为框架，介绍了不同的数据降维方法以及它们的数学原理和计算程序。除了经典的线性降维方法，《高维数据几何结构及降维(英文版)》更着重于非线性方法的探讨，针对近期发展起来的新的非线性方法，对其主要思想、数学依据、算法和程序都进行了详细描述；此外还介绍了降维方法在字母识别、人脸检测、图像分割、数据可视化、超光谱图像数据分析等领域的应用。《高维数据几何结构及降维(英文版)》提供了所有程序的MATLAB代码，以方便读者计算机实现。

《高维数据几何结构及降维(英文版)》可供应用数学、统计学、计算机科学、物理学和数据分析方向的专业人员学习研究使用，也可作为实际工作者，如网络搜索引擎设计者、电子工程师、遥感图像分析师、数据可视化专业人员等的参考书。

Chapter 1 Introduction

Part Ⅰ Data Geometry

Chapter 2 Preliminary Calculus on Manifolds

Chapter 3 Geometric Structure of High-Dimensional Data

Chapter 4 Data Models and Structures of Kernels of DR

PartⅡ Linear Dimensionality Reduction

Chapter 5 Principal Component Analysis

Chapter 6 Classical Multidimensional Scaling

Chapter 7 Random Projection

Part Ⅲ Nonlinear Dimensionality Reduction

Chapter 8 Isomaps

Chapter 9 Maximum Variance Unfolding

Chapter 10 Locally Linear Embedding

Chapter 11 Local Tangent Space Alignment

Chapter 12 Laplacian Eigenmaps

Chapter 13 Hessian Locally Linear Embedding

Chapter 14 Diffusion Maps

Chapter 15 Fast Algorithms for DR Approximation

Appendix A Differential Forms and Operators on Manifolds

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