Nonlinear Component Analysis as a Kernel Eigenvalue Problem (Kernel PCA)

RKHS uzaylarında çekirdek hilesini kullanarak doğrusal olmayan PCA'yı formüle etti ve doğrusal olmayan temel manifoldları çıkardı.

Üretim sistemlerinde task-dimensionality-reduction, task-feature-extraction uygulaması için kanonik teknik referans olarak hizmet eder.

Temel Varsayımlar (Assumptions)

• Temel veri dağılımı eğitim alanları genelinde ampirik tutarlılık ve düzenlilik varsayımlarını sağlar

Kısıtlar ve Sınırlamalar (Limitations)

• Ölçekleme özellikleri ve doğruluk donanım mimarisine, parametre ölçeğine ve veri seti kalitesine bağlıdır