《流形学习及其应用》从非线性维数约简的角度全面系统地介绍了流形学习的基本概念、基本方法以及流形学习研究的新进展。全书共分7章。第1章为绪论部分，该章全面而系统地叙述了流形学习的研究背景和现状、数学基础及应用前景；第2章为经典流形学习方法，该章主要回顾了经典流形学习方法的基本思想、算法步骤与算法分析，流形学习框架，流形学习方法比较及流形学习存在的主要问题；第3章为噪声流形学习，主要讨论噪声对流形的影响以及噪声干扰的理论分析，重点介绍了局部线性平滑、核等距特征映射、鲁棒局部线性嵌入和鲁棒局部切空间排列等噪声流形学习方法的基本原理，并通过实验在标准数据集上验证不同算法的性能；第4章为改进的无监督流形学习，主要介绍了自适应流形学习、无监督判别投影、快速等距特征映射、稀疏保持投影和局部多尺度回归嵌入方法，并通过实验在标准toy数据集和实际数据集上验证算法的性能；第5章为监督流形学习，该章主要介绍局部敏感判别分析、局部线性判别嵌入、约束大差异投影、正交判别投影和判别稀疏局部样条嵌入方法的基本原理，并通过实验在标准toy数据集和实际数据集上验证算法的性能；第6章为半监督流形学习，主要介绍了半监督学习的基本思想，半监督学习的假设，半监督学习算法分类以及4种典型的半监督流形学习方法；第7章为流形学习在植物叶片识别、蛋白质相互作用数据去噪、声目标特征提取和通信辐射源个体细微特征提取等方面的应用。
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