非線性pca（eqn）中的協方差矩陣..爲什麼它與線性pca不同？

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我一直在閱讀一些內核PCA（KPCA）相關論文......我不與概念清晰又...非線性pca（eqn）中的協方差矩陣..爲什麼它與線性pca不同？

我發現，「協方差矩陣」被發現通過採取轉在其中KPCA在線性pca中情況並非如此。當KPCA與PCA相似時，爲什麼會出現這種差異（在方程中）：在找到協方差矩陣並繼續使用特徵值之前，PCA可以免除特徵向量，因此需要映射爲（在KPCA中）..？我也知道在KPCA中，輸入被映射到使用內核技巧的高維特徵空間。我對協方差部分感到困惑。

請幫助..

來源

2015-02-24 Devi

@LEP：我正在閱讀文章** http：//www.face-rec.org/algorithms/Kernel/kernelPCA_scholkopf.pdf ... ** ...據說PCA將對角化協方差矩陣...如何和爲什麼？ – Devi 2015-02-25 08:30:32

在KPCA協方差矩陣的確定很簡單 - 所以有沒有關於它與PCA的關係問題。搜索克拉矩陣，然後你就會明白。順便說一下，還要搜索「非線性流形學習」或「距離度量學習」，並且您都將獲得有關KPCA的全部詳細信息。這聽起來像你沒有研究徑向基函數（RBF）內核足以完全理解正在發生的事情。因此，搜索RBF內核，這些內核也碰巧在內核迴歸和支持向量機中使用。

來源

2015-02-24 14:03:49 wrtsvkrfm

我是一個相當新手kpca ...感謝您的答覆和參考..！ – Devi 2015-02-25 04:25:01

我已經意識到轉置的東西類似於PCA的正常方程（即通過找出平均值然後從數據點中減去），而在kpca中，它只是用轉置方程表示。（兩者的答案都是相同）.. :) – Devi 2015-02-27 05:53:10

非線性pca（eqn）中的協方差矩陣..爲什麼它與線性pca不同？

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