【机器学习】非线性降维与核主成分分析KPCA

其余机器学习系列文章见于专题：机器学习进阶之路——学习笔记整理，欢迎你们关注。html 1. 核化线性降维   线性降维方法假设从高维空间到低维空间的函数映射是线性的，然而在有些时候，高维空间是线性不可分的，须要找到一个非线性函数映射才能进行恰当的降维，这就是非线性降维。web 线性可分问题与线性不可分问题   核化线性降维方法是一种典型的非线性降维方法，它基于核技巧对线性降维方法进行“核化”，而

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