核主成分分析方法（KPCA）怎么理解？
先回顾下主成分分析方法。PCA的最大方差推导的结论是，把数据投影到特征向量的方向后，方差具有极大值的。假如先把数据映射到一个新的特征空间，再做PCA会怎样？对于一些数据，方差会更好地保留下来。而核方法就是提供了一些映射到新的特征空间的选择。 假设这个映射为$\phi(x_{i})$, 数据 ...
原文：核化线性降维（KPCA）的理解
为什么要提出核化线性降维 KPCA 答：PCA只能解决数据分布是线性的情况 数据大致分布在一个超平面附近 ，对于数据分布情况是非线性的有心无力 可以看到，假如数据分布是图 a 的样子，利用PCA得到的图 c 就是杂乱无章的，与他本真的结构差别比较大。 为了解决这个问题，提出了KPCA KPCA的思想是什么 答：你不是说数据分布不再是线性的了吗，那我就想到了，当初支持向量机也是遇到过这个问题，他是 ...
2021-06-10 16:57 0 1615 推荐指数：
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