KP

KPCA（核主成分法）作为降维工具，能通过非线性映射将数据转到高维空间，再进行主成分，提取数据的关键特征。对于大数据、高维数据有用，像是图像识别、基因表达谱这种场景就适合用它来提高效率，避免过拟合。本文了如何在 MATLAB 中实现 KPCA，是核函数选择、核矩阵构建等关键步骤，操作还蛮简洁的。要注意的是，代码注释重要，它能你理解和复现算法。对于对数据科学感兴趣的朋友来说，这是个不错的入门。嗯，如果你对高维数据有兴趣，可以试试看这个 MATLAB 实现。