@font-face{font-family:'medium-content-serif-font';font-weight:400;font-style:normal;src:url(data:application/font-woff;base64,d09GRgABAAAAAHtkABEAAAABJlgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABHUE9TAAB2zAAABFgAABM+/5UfHEdTVUIAAHskAAAAPgAAAEweFjR5T1MvMgAAaQA…
核主成分分析维基百科，自由的百科全书跳到导航跳到搜索核主成分分析（英语：kernelprincipalcomponentanalysis，简称kernelPCA）是多变量统计领域中的一种分析方法，是使用核方法（英语：）对主成分分析的非线性扩展，即将原数据通过核映射到再生核希尔伯特空间（英语：）后再使用原本线性的主成分分析。[1]目录1背景：线性主成分分析2引入核方法3大数据集4示例5应用6参考文献背景：线性主成分分析线性PCA对于中心化后的数据进行分析，即1N∑i=1Nxi=0{\display…
