报告题目:主成分分析方法的透析

报告人:邓乃扬 教授（中国农业大学）

时间:2019年1月14日9:30-10:30

地点:社科楼B220

报告摘要：主成分分析是对于高维空间的数据通过降维手段而实现数据压缩的一种方法。他不仅是多元统计分析中的重要内容。也是多种数据处理技术的基础。特别是在当今的大数据时代，对于它的深入理解具有重要的理论意义和实用价值。本报告按照数学的思维逻辑，分析主成分方法的来龙去脉，研究该问题本身的各种可能提法及其相互关系。进一步，探讨若干机器学习界的新进展引出的主成分问题的新提法及其相互关系。

报告人简介:邓乃扬，中国农业大学二级教授，博士生导师。北京大学研究生毕业。1986年晋升教授。1990年引进到中国农业大学工作。1993年获政府特殊津贴。曾任全国政协委员、中国运筹学会副理事长、国家自然科学基金数理科学部专家评审组成员、德国数学评论杂志“Zent.Math”评论员、亚太运筹学报“Asia J.OR”编委、国际运筹学文摘“Inter. Abst. in OR”编委、“运筹学学报”常务编委、“全国高校计算数学学报”编委等职。他较早意识到数据挖掘的广大应用前景，开始了从最优化角度研究数据挖掘、特别是其中重要的分支-支持向量机。他是我国运筹学界最早从事该领域研究的学者，出版了我国第一部系统论述支持向量机的专著。此前他还出版过我国第一部系统介绍无约束最优化方法的专著。与此相应，他在国内外顶级期刊等杂志发表论文200余篇。邓乃扬教授因其在“数据挖掘”和“最优化计算”等领域的工作而获中国运筹学会科学技术奖终身成就奖（2018）。

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