kernel PCA

资 源 简 介

kernel PCA

详 情 说 明

在机器学习中，使用主成分分析（PCA）来减少数据的维度是常见的做法。然而，当数据集的样本数量较少时，传统的PCA方法可能会受到噪声的影响，从而导致降维结果不准确。为了解决这个问题，一种称为Kernel PCA的方法被提出。Kernel PCA使用核技巧来处理数据，从而能够更好地处理非线性关系。因此，Kernel PCA是一种常用的处理低维数据的方法。