En ny metod för att utföra en icke-linjär form av huvudkomponentanalys föreslås. Genom att använda integrerade operatörskärnfunktioner kan man effektivt beräkna huvudkomponenter i högdimensionella funktionsutrymmen, relaterade till ingångsutrymme av vissa ickelinjära kartor, till exempel utrymmet för alla möjliga fempixelprodukter i 16 × 16 bilder. Vi ger härledning av metoden och presentera experimentella resultat på polynom egenskaper extraktion för mönsterigenkänning.
Scholkopf et al REF genomförde en ickelinjär form av huvudkomponentanalys (PCA) i högdimensionella funktionsutrymmen.
Nonlinear Component Analysis as a Kernel Eigenvalue Problem
{'venue': 'Neural Computation', 'journal': 'Neural Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}