Kernel PCA
Kernel Principal Component Analysis (Kernel PCA) er en ikke-lineær dimensionsreduktionsmetode introduceret af Bernhard Schölkopf, Alexander Smola og Klaus-Robert Müller i 1997–1998. Den udvider klassisk lineær PCA til buede, ikke-lineære datamanifolder ved implicit at mappe inputdata til et højdimensionelt funktionsrum via en kernelfunktion, hvorefter standard PCA udføres i dette rum — alt sammen uden nogensinde eksplicit at beregne mappingen.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Kernel Principal Component Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/da/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.
- AutoencoderDyb læring↔ compare
- IsomapMaskinlæring↔ compare
- Lokalt Lineær Indlejring (LLE)Maskinlæring↔ compare
- Support Vector Machine (Klassifikation)Maskinlæring↔ compare
- t-SNEMaskinlæring↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →