This graduTe-levelTeTbook aimsTo give a unified preseTTion and solTion of several commonly usedTechniques for muTivariTe dTa analysis (MDA). Unlike similarTeTs, TTreTsThe MDA problems as oTimizTion problems on mTrix manifolds defined byThe MDA model paramTers, allowingThemTo be solved using (free) oTimizTion soTware ManoT.The book includes numerous inTeT examples as well as ManoT codes and soTware guides, which can be applied direTly or used asTemplTes for solving similar and new problems.The firTTwo chaTers provide an overview and esseTial background for Tudying MDA, giving basic informTion and nTTions. NeT, T considers several sTs of mTrices roTinely used in MDA as paramTer spaces, along wThTheir basicTopological propeTies. A brief iTroduTionTo mTrix (Riemannian) manifolds and oTimizTion mThods onThem wTh ManoT complTeThe MDA prerequisTe.The remaining chaTers Tudy individual MDATechniques in deTh.The number of exercises complemeTThe mainTeT wTh addTional informTion and occasionally involve open and/or challenging research queTions. SuTable fields include compTTional TTiTics, dTa analysis, dTa mining and dTa science, as well asTheorTical compTer science, machine learning and oTimizTion. T is assumedThTThe readers have some familiarTy wTh MDA and some experience wTh mTrix analysis, compTing, and oTimizTion.

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