13 08 2009 chemoinformatics R PRML Tweet
普通のPCAとちがうのは非線形主成分を扱えること。でも、カーネル関数をうまく選ばないといけないことを意味する。
Rとカーネル法を参考に。
> library(kernlab)
> x <- as.matrix(iris[,1:4])
> iris.kpc1 <- kpca(x,kernel="rbfdot",feature=2,kpar=list(sigma=0.1))
> plot(pcv(iris.kpc1),col=as.integer(iris[,5]))
あータニモトカーネルを使ったkernel PCAとかなんかいいかもしれない。
パターン認識と機械学習 下 - ベイズ理論による統計的予測