PCA Kernel
Analisis Komponen Utama Kernel (PCA Kernel) adalah metode reduksi dimensi nonlinier yang diperkenalkan oleh Bernhard Schölkopf, Alexander Smola, dan Klaus-Robert Müller pada tahun 1997–1998. Metode ini memperluas PCA linier klasik ke data manifold yang melengkung dan nonlinier dengan memetakan data masukan secara implisit ke ruang fitur berdimensi tinggi melalui fungsi kernel, kemudian melakukan PCA standar di ruang tersebut — semuanya tanpa pernah menghitung pemetaan secara eksplisit.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Kernel Principal Component Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- AutoenkoderPembelajaran Mendalam↔ compare
- IsomapPembelajaran Mesin↔ compare
- Embedding Linear Lokal (LLE)Pembelajaran Mesin↔ compare
- Support Vector Machine (Klasifikasi)Pembelajaran Mesin↔ compare
- t-SNEPembelajaran Mesin↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →