drkcore

2009/08/13 21:16:08

カーネル主成分分析

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。

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