Кернел PCA

Метод главных компонент на основе ядра (Kernel PCA) — это нелинейный метод снижения размерности, представленный Бернхардом Шёлькёпфом, Александром Смолой и Клаусом-Робертом Мюллером в 1997–1998 годах. Он расширяет классический линейный PCA на искривленные, нелинейные многообразия данных путем неявного отображения входных данных в высокоразмерное признаковое пространство с помощью функции ядра, а затем выполнения стандартного PCA в этом пространстве — и все это без явного вычисления отображения.