PCA(主成份分析)與Kernel PCA筆記

 

PCA(主成份分析)與Kernel PCA筆記

m維空間中有n個點,欲求能使投影至該方向之投影平方和達最大之方向

投影平方和可拆解為m個不同component

kernel PCA時,由於未知內積空間中之X而僅能知(Xx),Kernel M(=XX^T)和M之特徵矩陣(XE)與特徵值對角矩陣R,可由此求特徵投影量