主成分分析（PCA）与Kernel PCA
本博客在以前的文章【1】中曾经介绍过PCA在图像压缩中的应用。其基本思想就是设法提取数据的主成分（或者说是主要信息），而后摒弃冗余信息（或次要信息），从而达到压缩的目的。本文将从更深的层次上讨论PCA的原理，以及Kernel化的PCA。函数 首先咱们来考察一下，这里的信息冗余是如何体现的。以下图中的左图所示，咱们有一组二维数据点，从图上不难发现这组数据的两个维度之间具备很高的相关性。由于这种相关性
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