Analisi delle componenti principali con kernel (Kernel PCA)
Verificato
Significato di «Analisi delle componenti principali con kernel (Kernel PCA)»
Estensione non lineare della PCA che applica il trucco del kernel per calcolare le componenti principali in uno spazio delle caratteristiche indotto da un kernel. Permette di catturare strutture non linearmente separabili nei dati originari.
Fonti: Versione kernelizzata della PCA. Fonti: scikit-learn (Decomposition, KernelPCA); Scholkopf, Smola, Muller, Nonlinear Component Analysis as a Kernel Eigenvalue Problem (1998). Verifica web 2026-08-03. · Verificato il 2026-08-03