Ядро PCA в машинном обучении

Ядро PCA – это один из вариантов анализа главных компонентов в машинном обучении, который использует методы ядра для выполнения изначально линейных операций анализа главных компонентов. В этой статье я познакомлю вас с Kernel PCA в машинном обучении и его реализацией с использованием Python.

Что такое ядро PCA?

В машинном обучении Ядро PCA – один из вариантов анализа главных компонентов, в котором мы используем методы ядра для выполнения анализа главных компонентов с нелинейно разделяемыми наборами данных. Подход ядра в анализе основных компонентов очень похож на стандартный, но с другим этапом обработки.

Вопреки тому, что вы могли ожидать, нелинейный низкоразмерный набор данных часто может стать линейно разделимым при проецировании на специальное многомерное пространство. Подход ядра делает то же самое, но достигает этой цели без использования сложных нелинейных операций.

При работе над задачей машинного обучения, когда классический подход PCA не может уловить нелинейную зависимость существующих основных компонентов, следует использовать подход ядра PCA. При реализации этого метода мы предполагаем, что есть главные компоненты в многомерном пространстве, объясненная дисперсия которых незначительна относительно других.

Ядро PCA с использованием Python

Надеюсь, теперь вы понимаете идею, лежащую в основе использования подхода ядра для задачи анализа основных компонентов, и чем он отличается от стандартного подхода. А сейчас давайте посмотрим, как мы можем использовать библиотеку scikit-learn для реализации Kernel PCA с использованием Python:

from sklearn.datasets import make_circles
from sklearn.decomposition import KernelPCA

x, y = make_circles(n_samples=500, factor=0.1, noise=0.5)
kernel_PCA = KernelPCA(n_components=2, kernel="rbf", fit_inverse_transform=True, gamma=0.5)
x = kernel_PCA.fit_transform(x)

Резюме

Метод ядра анализа основных компонентов – мощный подход, когда набор данных состоит из элементов, которые могут быть функцией основных компонентов, но мы не можем определить линейную связь между ними. Надеюсь, вам понравилась эта статья о введении в подход ядра анализа основных компонентов в машинном обучении и его реализации с использованием Python.