Kernel PCA
Kernel PCA (Kernel PCA) on nimetu mõõtmevähendusmeetod, mille võtsid 1997–1998 kasutusele Bernhard Schölkopf, Alexander Smola ja Klaus-Robert Müller. See laiendab klassikalist lineaarset PCA-d kõveratele, mittelineaarsetele andmejaotustele, kaudselt kaardistades sisendandmed kõrgedimensionaalsesse tunnuseruumi tuumafunktsiooni abil, seejärel sooritades standardset PCA-d selles ruumis – seda kõike ilma kaardistust otseselt arvutamata.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Kernel Principal Component Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.
- AutoencoderSüvaõpe↔ compare
- IsomapMasinõpe↔ compare
- Lokaalselt lineaarne sissekandumine (LLE)Masinõpe↔ compare
- Support Vector Machine (Klassifitseerimine)Masinõpe↔ compare
- t-SNEMasinõpe↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →