核主成分分析法，使用python实现。应对非线性数据，先使用核技巧映射高维使之线性可分，之后再用PCA方法将高维降到低维，理论上可从无穷维降到一维或二维，将数据变为线性可分。此程序中既包含了手工制作的KPCA全过程，也有直接从sklearn调用包直接实现。里面有详细的代码注释，核分块注释，可以截取自己需要的部分。直接套用的话，使用最前面一段代码替换数据即可
2022-11-07 19:03:54
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核主成分分析法
matlab源代码，非常好的一个例子 核主成分分析法
matlab源代码，非常好的一个例子
2022-04-28 20:33:06
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捷克人用matlab实现的统计模式识别工具箱，11年的版本，包含核主成分分析（KPCA）等多个算法，非常棒适合学习。
2022-04-17 16:00:25
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电力负荷曲线聚类是配用电系统的基础，对负荷管理具有重大意义。采用基于核方法的聚类算法提高负荷曲线聚类的准确性，通过点积的方式构造核矩阵，再将数据映射到高维空间中进行聚类，进而加大数据的可分性。同时，针对核矩阵的规模大、计算复杂的问题，提出使用核主成分与缩减矩阵规模对该方法进行优化。实验过程中采用美国能源部开发能源信息网站提供的负荷数据进行聚类，并以Davies-Bouldin聚类有效性指标评估效果。结果表明该方法具有较好的划分能力，可以提高负荷曲线聚类的准确性。
2021-11-24 15:15:32
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主成分分析（PCA）、核主成分分析（KPCA）和概率主成分分析（PPCA）是已经取得广泛应用的特征提取方法。提出一种基于概率核主成分分析（PKPCA）的检测液晶屏幕亮点的方法。作为对PPCA的一种非线性扩展，PKPCA在PPCA的基础上引入了核函数方法，因而其捕获模式非线性特征的能力更强。在KPCA和PPCA的基础上推导了PKPCA过程公式，并在检测液晶屏幕亮点的应用中将PKPCA、PPCA、PCA算法进行比较。实验结果表明，PKPCA的检测率和局部信噪比优于其他两者。
2021-11-02 19:50:45
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pca kernel pca principal component analysis kernel principal component analysis 主成分分析 核主成分分析 Matlab算法源代码
2021-05-03 15:36:09
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为提高对虚假评论的识别精度并对评论数据的有效性进行准确预测，提出一种面向在线产品数据的有效性建模与测量方法。通过结合基于核主成分的特征提取方法和最小二乘支持向量机对在线产品的虚假评论进行识别，基于排序Logit构建回归模型对量化的评论数据进行有效性判别预测。实验结果表明，该方法在虚假评论识别和数据有效性分析方面效果良好，可以为消费者提供更为精确的消费参考、为商业机构提供更具辨识意义的评论数据，具有良好的应用价值。
2021-04-14 10:12:10
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