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Kernel principal component analysis (kernel PCA)
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资 源 简 介
Kernel principal component analysis (kernel PCA) is an extension of principal component analysis (PCA) using techniques of kernel methods. Using a kernel， the originally linear operations of PCA are done in a reproducing kernel Hilbert space with a non-l
详 情 说 明
Kernel principal component analysis (kernel PCA) 是使用核方法的技术对主成分分析（PCA）进行扩展。通过使用核，PCA的原始线性操作在一个再现核希尔伯特空间中进行非线性映射。与传统PCA相比，核PCA的优点在于它可以更好地处理非线性数据。它在信号处理、图像处理和机器学习等领域中得到了广泛应用。除了核PCA，还有其他的核技术方法，如核判别分析（kernel discriminant analysis）和核最小二乘回归（kernel least squares regression），也被广泛应用于数据分析和模式识别中。
