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RSS订阅原创 机器学习实验七：PCA主成分分析法
在上面的PCA算法中，我们假设存在一个线性的超平面，可以让我们对数据进行投影。但是有些时候，数据不是线性的，不能直接进行PCA降维。这里就需要用到和支持向量机一样的核函数的思想，先把数据集从 n 维映射到线性可分的高维 N>n，然后再从N维降维到一个低维度 n’，这里的维度之间满足 n’ < n< N。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）。
2024-06-18 16:38:36
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空空如也
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