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