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核主成分分析（KPCA）法的应用案例分析

摘要：随着科技进步，互联网发展带来海量数据，且数据的维度往往都很高，这样我们实际应用研究时无法避免“维度灾难”问题。为了降低空间复杂度，避免工作量的上升及冗余信息对分析结果的影响，需要对数据进行降维处理，主成分分析就是一种降维方法。在低纬空间中会有数据线性不可分的情况存在，基于此科研者提出了核函数理论，也就是说，低纬度的线性不可分问题被映射到高纬度空间以使其线性分离，并且由高纬度空间引起的纬度灾害问题被巧妙地解决。常见的核函数有多项式核、高斯核等等，内核方法可以与不同的方法相组合以形成各种新的基于内核的方法，比如核函数下的主