一般来说,主成分分析(Principal Components Analysis, PCA)适用于数据的线性降维。而核主成分分析(Kernel PCA, KPCA)可实现数据的非线性降维,用于处理线性不可分的数据集。 KPCA的大致思路是:对于输入空间(Input space)中的矩阵 X ,我们先用一个非线性映射把 X 中的所有样本映射到一个高维甚至是无穷维的空间(称...
核主成分分析(Kernel PCA, KPCA)用于处理非线性数据集，实现数据的非线性降维。通过非线性映射将输入数据集映射到高维甚至无穷维的特征空间中，使其线性可分，然后在此高维空间上进行主成分分析降维。举例说明，考虑一个线性不可分的数据集，将其用非线性映射映射到三维空间后，数据变得线性可分，从而能够...
主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)是一种经典的线性降维方法,旨在通过寻找数据中方差最大的方向(即主成分),将高维数据投影到这些方向上,实现维度的压缩。PCA不仅简化了数据结构,还能揭示数据中潜在的模式和关系。 数学原理 PCA的目标是找到一组新的坐标轴(主成分),这些坐标轴是原始特征的线性组合,且彼此...
PCA核心思想和原理 只看楼主收藏回复 sdfgsdgfsdf360 中级粉丝 2 播放出现小问题,请 刷新 尝试 送TA礼物 1楼2025-05-25 13:50回复 扫二维码下载贴吧客户端 下载贴吧APP看高清直播、视频! 贴吧页面意见反馈 违规贴吧举报反馈通道 贴吧违规信息处理公示0回复贴,共1页 <返回网课大全吧...
一般来说,主成分分析(Principal Components Analysis, PCA)适用于数据的线性降维。而核主成分分析(Kernel PCA, KPCA)可实现数据的非线性降维,用于处理线性不可分的数据集。 KPCA的大致思路是:对于输入空间(Input space)中的矩阵 X ,我们先用一个非线性映射把 X 中的所有样本映射到一个高维甚至是无穷维的空间(称...