Kernel PCA|Python sklearnによる実装メモ
カーネル法
データを高次元の特徴空間に写像することで、
カーネル法により、非線形データを扱うことができる。
共分散行列をカーネルに置き換え、固有値分解をする。
プログラム
from sklearn.decomposition import KernelPCA kpca = KernelPCA(n_components=2) kPCA_DR = kpca.fit_transform(df)
自然言語処理
統計学
統計学
統計学
Python
機械学習
画像処理
fMRI Data Analysis
自然言語処理
fMRI Data Analysis
fMRI Data Analysis
Python
機械学習
時系列解析
データサイエンス
データサイエンス
統計学
自然言語処理
機械学習カーネル法
データを高次元の特徴空間に写像することで、
カーネル法により、非線形データを扱うことができる。
共分散行列をカーネルに置き換え、固有値分解をする。
from sklearn.decomposition import KernelPCA kpca = KernelPCA(n_components=2) kPCA_DR = kpca.fit_transform(df)