在多元统计领域中，核函数主成分分析(kernel principal component analysis, kernel PCA)是利用核函数方法技术对主成分分析(PCA)的扩展。使用核函数使原PCA的线性操作是在一个复制的内核希尔伯特空间中执行的。 KPCA的运算步骤势在PCA之前首先对数据进行kernel变换 ，再求相关系数矩阵。
资源文件列表
╨┬╜¿╬─╝■╝╨/PCA.m , 301
╨┬╜¿╬─╝■╝╨/kPCA.m , 617
╨┬╜¿╬─╝■╝╨/kernel.m , 241
2021-3-30
在多元统计领域中，核函数主成分分析(kernel principal component analysis, kernel PCA)是利用核函数方法技术对主成分分析(PCA)的扩展。使用核函数使原PCA的线性操作是在一个复制的内核希尔伯特空间中执行的。 KPCA的运算步骤势在PCA之前首先对数据进行kernel变换 ，再求相关系数矩阵。
╨┬╜¿╬─╝■╝╨/PCA.m , 301
╨┬╜¿╬─╝■╝╨/kPCA.m , 617
╨┬╜¿╬─╝■╝╨/kernel.m , 241