前言
第一章  多维数据的组织与整理
  第一节  多维数据的组织
  第二节  多维数据的可视化
习题
第二章  多元统计学与矩阵计算基础
  第一节  多维随机变量的一些概念
  第二节  多元正态分布
  第三节  WISHART分布
  第四节  HOTELLING分布
  第五节  WILKS分布
  第六节  多元随机变量的数字特征
  第七节  矩阵分解与导数
  第八节  数据读取的MATLAB实现
习题
第三章  假设检验
  第一节  引言
  第二节  均值向量的检验
  第三节  协方差矩阵的检验
  第四节  实例计算
  第五节  假设检验的MATLAB实现
习题
第四章  判别分析
  第一节  引言
  第二节  距离判别法
  第三节  Bayes判别法8l
  第四节  Fisher判别法
  第五节  判别分析的MATLAB实现
习题
第五章  聚类分析
  第一节  引言
  第二节  相似性
  第三节  系统聚类法
  第四节  系统聚类分析MATLAB实现
  第五节  热图与聚类
  第六节  其他聚类方法
习题
第六章  主成分分析
  第一节  引言
  第二节  主成分分析的几何解释与推广
  第三节  数学原理与主要性质
  第四节  主成分应用举例
  第五节  主成分分析的MATLAB实现
习题
第七章  因子分析
  第一节  因子分析的基本概念
  第二节  因子模型
  第三节  载荷矩阵的求解
  第四节  因子旋转与得分
  第五节  因子分析详细算例
  第六节  因子分析的MATLAB实现
习题
第八章  对应分析
  第一节  对应分析的基本思想
  第二节  对应分析数据的列联表表示
  第三节  对应分析的基本理论
  第四节  对应分析的具体步骤与注意事项
  第五节  对应分析举例与MATLAB实现
习题
第九章  典型相关分析
  第一节  引言
  第二节  基本理论性质
  第三节  样本数据的典型相关分析
  第四节  典型相关分析的几个问题
  第五节  典型相关计算过程实例
  第六节  典型相关分析解读实例
  第七节  典型相关分析的MATLAB实现
习题
第十章  多维标度法
  第一节  引言
  第二节  古典MDS的基本原理
  第三节  非度量MDS的求解
  第四节  权重多维标度
  第五节  古典MDS实例计算详解
  第六节  多维标度的MATLAB实现
习题
参考文献