文件名称：核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)(Python)
文件大小：7KB
文件格式：PY
更新时间：2022-06-20 03:09:48
核主成分 分析 降维 python
核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA) PCA方法假设从高维空间到低维空间的函数映射是线性的，但是在不少现实任务中，可能需要非线性映射才能找到合适的低维空间来降维。 非线性降维的额一种常用方法是基于核技巧对线性降维方法进行核化(kernelized)。这是对PCA的一种推广。