核主成分分析方法（KPCA）怎么理解？
先回顧下主成分分析方法。PCA的最大方差推導的結論是，把數據投影到特征向量的方向后，方差具有極大值的。假如先把數據映射到一個新的特征空間，再做PCA會怎樣？對於一些數據，方差會更好地保留下來。而核方法就是提供了一些映射到新的特征空間的選擇。 假設這個映射為$\phi(x_{i})$, 數據 ...
原文：核化線性降維（KPCA）的理解
為什么要提出核化線性降維 KPCA 答：PCA只能解決數據分布是線性的情況 數據大致分布在一個超平面附近 ，對於數據分布情況是非線性的有心無力 可以看到，假如數據分布是圖 a 的樣子，利用PCA得到的圖 c 就是雜亂無章的，與他本真的結構差別比較大。 為了解決這個問題，提出了KPCA KPCA的思想是什么 答：你不是說數據分布不再是線性的了嗎，那我就想到了，當初支持向量機也是遇到過這個問題，他是 ...
2021-06-10 16:57 0 1615 推薦指數：
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