29、核主成分分析与聚类算法：原理、实现与应用

核主成分分析与聚类算法：原理、实现与应用

1. 核主成分分析（Kernel PCA）

在处理某些数据时，可能无法构建线性可分的主成分。幸运的是，有一些工具可以帮助我们确定能产生最佳结果的核，包括线性核。使用线性核的核主成分分析（Kernel PCA）的性能应与标准主成分分析（PCA）相似。

1.1 数据准备

我们将使用关于各国劳动力参与率、教育程度、青少年生育率以及按性别划分的政治参与情况的数据进行特征提取。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.decomposition import KernelPCA
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import sys
# 假设这里路径正确，原代码中路径字符串有误
sys.path.append(os.getcwd() + "