X_test,y_train,y_test=\train_test_split(X,y,test_size=0.4,stratify=y,random_state=random_state)# 使用cosine核函数对数据进行降维kpca=make_pipeline(StandardScaler(),KernelPCA(kernel="cosine",n_components=2,fit_inverse_transform=True,random_state=random_state))...
(1). 核心思想-非线性映射: KPCA首先通过非线性映射ϕ将数据从原始空间$X$映射到一个高维特征空间F,在这个空间中,数据可能表现出更好的线性可分性。 -核技巧: 直接在高维空间中操作可能是不切实际的,因此KPCA使用核技巧,即通过核函数k(x_i, x_j) = \langle\phi(x_i), \phi(x_j)\rangle来间接进行...
di**ck 上传1.46 KB 文件格式 rar KPCA PCA 人脸识别 源代码 核方法 KPCA提出者写的原代码,基于它我编写出了自己的KPCA算法,很有用。。。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 探索CI游戏引擎的DevOps矩阵 2025-04-05 04:43:49 积分:1 应用...