Kernel principal component analysis (KPCA)

最新推荐文章于 2024-09-20 21:48:51 发布
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1.主要原理

核主成分分析（KPCA）将原始数据通过选择适当的核函数（Kernel）映射到高维空间，再利用高维度空间进行线性降维，是一种用于非线性分类的降维工具。因此 KPCA的核心就是核函数。同时，KPCA采用了比较复杂的非线性映射，提高了非线性数据的处理效率。

2.过程推导

3.步骤总结

4.MATLAB代码

https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/kitayama1234/MATLAB-Kernel-PCA      

核化主成分分析（Kernelized Principal Component Analysis，简称核化PCA）是一种非线性降维方法，它在传统主成分分析（PCA
code_program481的博客
09-21 541
通过合理选择和调优，可以获得核化主成分分析（Kernelized Principal Component Analysis，简称核化PCA）是一种非线性降维方法，它在传统主成分分析（PCA）的基础上引入了核技巧，能够有效处理非线性数据。核化主成分分析（Kernelized Principal Component Analysis，简称核化PCA）是一种非线性降维方法，它在传统主成分分析（PCA）的基础上引入了核技巧，能够有效处理非线性数据。参数调优：核化PCA中的参数包括核函数的参数和降维后的维度k。
PCA（principal component analysis）主成分分析降维和KPCA（kernel principal component analysis​​​​​​​）核
data+scenario+science+insight
05-04 655
PCA（principal component analysis）主成分分析降维和KPCA（kernel principal component analysis）核主成分分析降维方法详解及实战 PCA的思想是将n维特征映射到k维上（k<n），这k维是全新的正交特征。这k维特征称为主元，是重新构造出来的k维特征，而不是简单地从n维特征中去除其余n-k维特征。也达到了降维的目的。 PCA是从特征方向去降维，而SVD从特征和实例两个方向降维。 KernelPCA是PCA的一个改...
核主成分分析—Kernel Principal Component Analysis（KPCA）
qq_39683748的博客
12-03 8497
摘要： 一种新的非线性“主成分分析（PCA）”方法被提出了。 通过对核函数的积分，利用非线性映射，我们可以有效地计算与输入空间相关的高维特征空间中的主成分。 例如，在图像中所有可能的d个像素的空间。 我们给出了该方法的推导，并给出了用于模式识别的多项式特征提取的实验结果。 1.介绍 假设我们有一个数据集： 其中，数据集的均值为0（如果均值不为0，要先对做处理，减去均值） 的...
机器学习与高维信息检索 - Note 7 - 核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis，K-PCA）
Stan_Fu的博客
02-06 741
标准PCA通过将观察到的数据投射到一个线性子空间来降低其维度。选择投影的方式是使以平方的标准欧氏准则衡量的误差最小，这也可以解释为减少白高斯噪声的一种方式。一个非常重要的应用是将PCA作为分类的预处理，因为分类器在减少噪声的特征空间中表现更好。标准PCA的主要缺点是，它严重依赖数据的近似线性结构。在许多应用中，这是一个过于严格的假设。核PCA（K-PCA）是标准PCA的一个扩展，它没有这些缺点。K-PCA的关键思想是，它隐含地假设存在一个非线性映射...
Kernel-Principal-Component-Analysis-KPCA-master.zip
07-16
对于某hub上的资源做一些微调，一共有4个demo。demo1: dimensionality reduction or feature extraction demo2: fault detection for a numerical example demo3: fault detection and fault diagnosis for TE process using KPCA demo4: fault detection and fault diagnosis for TE process using Dynamic KPCA(DKPCA)
核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)(Python)
05-31
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。
Kernel Principal Component Analysis (KPCA)matlab代码.zip
04-11
1.版本：matlab2014/2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 ...
核主元分析KPCA的降维特征提取以及故障检测应用-Kernel Principal Component Analysis (KPCA).zip
08-12
核主元分析KPCA的降维特征提取以及故障检测应用-Kernel Principal Component Analysis .zip 本帖最后由 iqiukp 于 2018-11-9 15:02 编辑  核主元分析（Kernel principal component analysis ，KPCA）在降维、...
Principal component analysis or kernel principal component analysis based joint spectral subspace method for calibration transfer
02-08
principal component analysis (PCA) and kernel principal component analysis.(KPCA) based joint spectral space (termed as JPCA or JKPCA) methods are proposed. As a feature subspace.shared by master and...
核主元分析KPCA，主要用于数据降维 核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis, K
10-07
核主元分析KPCA，主要用于数据...核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis, KPCA）方法是PCA方法的改进，从名字上也可以很容易看出，不同之处就在于“核”。使用核函数的目的：用以构造复杂的非线性分类器。
Kernel Method: 2.主成分分析
qq_38955142的博客
04-11 171
文章目录2. PCA and Kernel PCA2.1 Principal Component Analysis2.2 Kernel Principal Component Analysis 2. PCA and Kernel PCA 2.1 Principal Component Analysis 假设x1,x2,⋯ ,xN∈Rd\boldsymbol x_1,\boldsymbol x_2,\cdots,\boldsymbol x_N\in\mathbb{R}^dx1​,x2​,⋯,xN​∈Rd是零均
【数据降维-第2篇】核主成分分析（KPCA）快速理解，及MATLAB实现
fengzhuqiaoqiu的博客
03-13 1万+
本文介绍了KPCA（Kernel Principal Component Analysis）的基本概念和应用。与PCA相比，KPCA使用核函数对数据进行映射，从而处理非线性问题，并能够更好地构造复杂的非线性分类器。本文通过两个例子，介绍了KPCA在图像分类和异常检测中的应用。本文还解释了KPCA和PCA在参数设置上的不同之处，帮助读者更好地理解和应用KPCA算法。
核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)的公式推导过程
aizhao3648的博客
04-09 488
KPCA，中文名称”核主成分分析“，是对PCA算法的非线性扩展，言外之意，PCA是线性的，其对于非线性数据往往显得无能为力，例如，不同人之间的人脸图像，肯定存在非线性关系，自己做的基于ORL数据集的实验，PCA能够达到的识别率只有88%，而同样是无监督学习的KPCA算法，能够轻松的达到93%左右的识别率（虽然这二者的主要目的是降维，而不是分类，但也可以用于分类），这其中很大一部分原因是，...
【数据挖掘】 核主成分分析（Kernel PCA）
大雨淅淅的博客
09-20 2422
核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis，简称KPCA）是一种用于非线性降维的算法。它通过在高维空间中应用核技巧，将原始数据映射到一个更高维的空间中，使得在这个新空间中原本线性不可分的数据变得线性可分。KPCA的核心思想是通过核函数隐式地计算出数据在高维空间中的内积，从而避免了直接在高维空间中进行复杂的计算。
解释一下核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)的公式推导过程~
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10-23 6万+
KPCA，中文名称”核主成分分析“，是对PCA算法的非线性扩展，言外之意，PCA是线性的，其对于非线性数据往往显得无能为力，例如，不同人之间的人脸图像，肯定存在非线性关系，自己做的基于ORL数据集的实验，PCA能够达到的识别率只有88%，而同样是无监督学习的KPCA算法，能够轻松的达到93%左右的识别率（虽然这二者的主要目的是降维，而不是分类，但也可以用于分类），这其中很大一部分原因是，KPCA能够挖掘到数据集中蕴含的非线性信息。
Dimensionality Reduction（主成分分析PCA与线性判别分析LDA）
nakaizura
10-19 4886
PCA原理，实现，应用。多重境界的理解。通常情况下，在收集数据集时会有很多的特征，这代表着数据是高冗余的表示，但是对于某个工程来说其实可能并不需要那么多的特征。所以就需要给数据进行降维（Dimensionality Reduction）。降维可以简化数据，使数据集更易使用，降低时间开销，而且能减少一部分噪音的影响，使最后的效果变好。比如上图中，如果进行降维后再进行分类，将会易于处理.........
Robust principal component analysis?(RPCA简单理解)
baiguihe5021的博客
04-08 1404
参考文献：Candès, E.J., Li, X., Ma, Y., and Wright, J.: ‘Robust principal component analysis?’, J. ACM, 2011, 58, (3), pp. 11 作者主页有很多关于low-rank的代码：http://perception.csl.illinois.edu/matrix-rank/sa...
主成分分析（principle component analysis）介绍
郭云飞的专栏
12-04 2万+
一、介绍 主成分分析（principal components analysis，PCA）又称主分量分析，主成分回归分析。旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。在统计学中，PCA是一种简化数据集的技术。 它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上，依次类推。 主成
主成分分析（PCA）与Kernel PCA
白马负金羁
03-01 3万+
本博客在之前的文章【1】中曾经介绍过PCA在图像压缩中的应用。其基本思想就是设法提取数据的主成分（或者说是主要信息），然后摒弃冗余信息（或次要信息），从而达到压缩的目的。本文将从更深的层次上讨论PCA的原理，以及Kernel化的PCA。 首先我们来考察一下，这里的信息冗余是如何体现的。如下图中的左图所示，我们有一组二维数据点，从图上不难发现这组数据的两个维度之间具有很高的相关性。因为这种相...
Kernel Principal Component Analysis用Python进行绘图
最新发布
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Kernel Principal Component Analysis (KPCA)是一种非线性的主成分分析方法，它通过将数据映射到高维特征空间，使得原本线性不可分的数据变得线性可分，从而能够找到数据的主要方向。在Python中，我们可以使用Scikit...
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