Wie Löst Man Oft Den Kern Der Hauptkomponente?

 

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Die folgenden einfachen Schritte sollen Ihnen helfen, das Kernproblem der Kernkomponente zu lösen.

 

 

Üblicherweise im Bereich multivariater Zahlen die Hauptkomponente der Analyse (Kern-PCA) ^[1] ist eine Critical Component Analysis (PCA)-Erweiterung, die Methoden anstelle von Kernelprodukten verwendet. Bei Verwendung des Kernels werden zunächst einfache chirurgische PCA-Behandlungen in einem beliebigen Hilbert-Wiedergaberaum im Kernel durchgeführt.

Kontext: Linearer PCA

Denken Sie daran, dass herkömmliche PCA mit Daten von Mitte Null arbeitet; Ihre

,

wobei mehrdimensionale Beobachtungen.Diagonalisieren Ihrer aktuellen Kovarianzmatrix alt = “C = frac,

mit anderen Worten, es ermöglicht Ihnen dann, die Kovarianzmatrix automatisch zu zerlegen:

. ^[2]

Einführung in den Kern von PCA

Um das von allen PCA-Kerneln beschriebene Dienstprogramm zu verstehen, insbesondere für das Clustering, beachten Sie, dass N Punkte berücksichtigt werden, normalerweise nichtlinear in Bemaßungen können in Abmessungen. Dies bedeutet gegebene N-Details , und wenn wir sie auf einen mächtigen offenen Raum mit N Dimensionen abbilden

wobei ,

Leicht zu bauende Hyperebene, die Punkte in beliebige Gruppierungen aufteilt. Natürlich erzeugt linear unabhängige Vektoren, es gibt keine zufällige Kovarianz und Selbstexpansion ist explizit, da wir lineare PCA unterstützen.

Stattdessen hat der PCA-Kern eine großartige Funktion ist definitiv “selected”, das nicht explizit ausgewertet wird, was diese Möglichkeit ermöglicht wie nie zuvor mussten wir wirklich Daten in diesem Bereich definieren. Da wir im Großen und Ganzen versuchen können, das Arbeiten in einem bestimmten Dateibereich zu vermeiden Jeder wird Space ‘,’-Funktionalität bekommen, zusammen mit der wir einen bestimmten Kern N-by-N erstellen können

was Es ist eine Manifestation des internen Produktunterschieds (siehe die Gram-Matrix) in einem ansonsten alten Repository von Funktionen. Die duale Form, die während einer bestimmten Kernel-Generierung auftritt, ermöglicht es uns, Ihnen mathematisch zu helfen, eine Version von PCA zu formulieren, in der wir niemals meine Eigenvektoren und Kovarianzmatrix-Eigenwerte um -space (siehe Kernel-Tipp). Die N Elemente, die zu jeder K-Spalte gehören, stellen normalerweise das Punktding eines vom Menschen transformierten Datenpunkts dar, um alle transformierten Punkte (N Punkte) genau zu berücksichtigen. Einige beliebte Popcornkerne werden im folgenden Beispiel gezeigt.

Da ich nie direkt in einem neuen Leistungsbereich arbeite, ist die Formulierung des Bauchbereichs PCA untersagt, da er nicht wie die Hauptteile berechnet, sondern die Projektionen menschlicher Figuren auf diese Komponenten. Um Ihre Projektion weg von einem Punkt im Aspektraum zu bewerten innerhalb der k-ten mainM-Komponente (wobei Exponent s Komponente k bedeutet, nicht Exponent k)

Bitte beachten Sie, dass die meisten bezeichnet das Punktprodukt, das einfach aus Kerngründen besteht . Es sieht so aus, als ob alles, was sehr offen ist, berechnet und normalisiert werden kann

 

 

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