在Python中实现核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA),通常可以使用scikit-learn库中的KernelPCA类。KPCA是一种非线性降维方法,通过核函数将数据映射到高维空间,然后在高维空间中应用PCA算法。 以下是使用scikit-learn实现KPCA的示例代码: python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...
kPCA 可以将非线性数据映射到高维空间,在高维空间下使用标准 PCA 将其映射到另一个低维空间。 KPCA 降维算法展示 详细内容可参见 《Python 机器学习》之特征抽取——kPCA: https://blog.csdn.net/weixin_40604987/article/details/79632888 代码地址: https://github....
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))...
前面给出了自己对KPCA的理论解释,以及做的一些基础实验,不给出实现代码,就不厚道了,代码如下所示,一部分是KPCA算法代码,另一部分是实验代码。 [plain] function [eigenvalue, eigenvectors, project_invectors] = kpca(x, sigma, cls, target_dim) % kpca进行数据提取的函数 psize=size(x); m=psize(1); ...
核主成分分析 python 核主成分分析代码,KPCA用非线性变换将输入数据空间映射到高维空间,使非线性问题转为线性问题,然后在高维空间中使用PCA方法提取主成分,在保持原数据信息量的基础上达到降维的目的。常用的核函数有以下几种:核函数化后的得到m*m的样本矩阵(m为样本
本节介绍KPCA、MIC、DCOR和随机森林贡献度法的原理与代码 4.1 KPCA算法 首先是大家最熟悉的老当益壮KPCA法,核主成分分析(KPCA)是一种用于非线性数据降维的技术,它是经典PCA(主成分分析)的推广,能够处理数据集中非线性结构的情况。本文主要使用KPCA中的解释方差比概念来计算每种特则的相对重要程度。
kpca = KPCA(n_components=1, kernel='rbf') X_kpca = kpca.fit_transform(X_scaled) # 使用pca算法降维进行对比 pca = PCA(n_components=1) X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) # 打印降维后的数据 print("KPCA:") print(X_kpca) print("PCA:") print(X_pca) ``` 以上代码中,我们生成了一...
使用了核函数的主成分分析一般称之为核主成分分析(Kernelized PCA,以下简称 KPCA。假设高维空间的数据是由 n 维空间的数据通过映射 Φ 产生)。 则对于 n 维空间的特征分解: 映射为: 通过在高维空间进行协方差矩阵的特征值分解,然后用和PCA一样的方法进行降维。一般来说,映射 Φ 不用显式的计算,而是在需要计算...
为了精准把握其中的关键变量,我们采用先降维后建模的策略,分别运用多元线性回归模型处理原料性质和吸附剂方面的变量关系,借助KPCA 核主成分分析模型应对操作变量的非线性关系,成功筛选出主要变量,实现了从复杂变量体系到关键少数的有效聚焦。本研究综合交通预测与汽油精制过程中的变量处理研究,旨在为相关领域的技术发展提供...
使用了核函数的主成分分析一般称之为核主成分分析(Kernelized PCA,以下简称 KPCA。假设高维空间的数据是由 n 维空间的数据通过映射 Φ 产生)。 则对于 n 维空间的特征分解: 映射为: 通过在高维空间进行协方差矩阵的特征值分解,然后用和PCA一样的方法进行降维。一般来说,映射 Φ 不用显式的计算,而是在需要计算...