10月10日上午，统计学系列 Seminar 第177期讲座特邀香港理工大学应用数学系助理教授李挺担任主讲嘉宾，带来题为“Principal Component Analysis in Geodesic Space”的学术报告。讲座由统计与数据科学系副主任姜云卢教授主持，经济学院60余位师生参与此次讲座。
李挺助理教授讲座
在报告中，李挺助理教授回顾了主成分分析（PCA）的经典理论及其在实际应用中的广泛影响，并指出其在处理度量空间中复杂数据结构时所面临的挑战。为突破这一瓶颈，他提出了“测地主成分分析（G-PCA）”这一新型统一框架，将PCA有效扩展至流形以外的广义测地空间。并详细介绍了G-PCA的鲁棒理论体系与最优性质，通过大量模拟实验验证了该方法在统计可靠性与计算有效性方面的优势。他还进一步展示了G-PCA在脑科学数据中的实际应用，包括对大脑胼胝体形态结构及任务态功能磁共振成像（task-fMRI）数据的分析，显示出该方法在神经影像等前沿领域的广泛应用潜力。
讲座现场
在交流环节中，与会师生围绕报告踊跃提问，李挺助理教授一一作出深入解答。
本次讲座为我校师生提供了与优秀学者直接交流的宝贵机会，进一步拓展了师生的学术视野。
教授简介
李挺现任香港理工大学助理教授，曾任耶鲁大学博士后研究员，并于香港科技大学获博士学位。他的研究聚焦于开发面向复杂数据的统计学习方法，涵盖网络数据分析、脑科学及影像遗传学等领域，多项成果发表于Annals of Statistics、Journal of the American Statistical Association、ICML等国际顶尖期刊与会议。
图片|黄晓雯
校对|马艺丹
责编|梁熙琳
初审|姜云卢
复审|王国长
终审发布|何凌云
（来源：暨南大学经济学院微信公众号）
