কার্নেল পিসিএ
কার্নেল প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস (কার্নেল পিসিএ) হল একটি নন-লিনিয়ার ডাইমেনশনালিটি-রিডাকশন পদ্ধতি যা ১৯৯৭-১৯৯৮ সালে বার্নহার্ড শোলকফ, আলেকজান্ডার স্মোলা এবং ক্লাউস-রবার্ট মুলার প্রবর্তন করেন। এটি ক্লাসিক্যাল লিনিয়ার পিসিএ-কে কার্ভড, নন-লিনিয়ার ডেটা ম্যানিফোল্ডে প্রসারিত করে, একটি কার্নেল ফাংশনের মাধ্যমে ইনপুট ডেটাকে একটি উচ্চ-মাত্রিক ফিচার স্পেসে অন্তর্নিহিতভাবে ম্যাপ করে, তারপর সেই স্পেসে স্ট্যান্ডার্ড পিসিএ সম্পাদন করে — সমস্ত কিছুই ম্যাপিংটি স্পষ্টভাবে গণনা না করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Schölkopf, B., Smola, A. J., & Müller, K.-R. (1998). Nonlinear component analysis as a kernel eigenvalue problem. Neural Computation, 10(5), 1299–1319. DOI: 10.1162/089976698300017467 ↗
- Schölkopf, B., Smola, A. J., & Müller, K.-R. (1997). Kernel principal component analysis. In Artificial Neural Networks — ICANN'97, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 1327, pp. 583–588. Springer. DOI: 10.1007/BFb0020217 ↗
- Schölkopf, B., & Smola, A. J. (2002). Learning with Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond. MIT Press. ISBN: 978-0-262-19475-4
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Kernel Principal Component Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/kernel-pca
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- অটোএনকোডারগভীর শিখন↔ compare
- আইসোম্যাপযন্ত্র শিখন↔ compare
- Locally Linear Embedding (LLE)যন্ত্র শিখন↔ compare
- সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (শ্রেণীকরণ)যন্ত্র শিখন↔ compare
- t-SNEযন্ত্র শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →