主成分分析 (Principal Component Analysis，PCA)
主成分分析 (Principal Component Analysis，PCA) 是一种常用的无监督学习方法，这一方法利用正交变换把由线性相关变量表示的观测数据转换为少数几个由线性无关变量表示的数据，线性无关的变量称为主成分。 1 PCA 基本想法 主成分分析中，首先对给定数据进行中 ...
原文：核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)的公式推导过程
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 ，而同样是无监督学习的KPCA算法，能够轻松的达到 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 ...
2017-04-09 19:37 1 7021 推荐指数：
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