本書介紹非線性復雜系統(tǒng)中數(shù)據(jù)處理的投影尋蹤降維技術(shù)，給出投影尋蹤在分類、評價和預測等方面的統(tǒng)計模型，包括Friedman-Tukey投影尋蹤模型、投影尋蹤Spearman相關(guān)系數(shù)模型、投影尋蹤信息熵模型、聚類分析修正的投影尋蹤模型、解不確定型決策問題的投影尋蹤模型、投影尋蹤回歸及自回歸模型。這些模型能充分提取數(shù)據(jù)信息、描述復雜系統(tǒng)的規(guī)律。書中深入淺出地介紹各種投影尋蹤模型方法的思想、原理和步驟，通過實例分析論證投影尋蹤模型穩(wěn)健性好和準確度高等優(yōu)點。

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