【摘 要】
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文章给出了一种非线性主成分评价模型:核主成分分析(KPCA),它将原变量空间通过一个非线性变换映射到高维特征空间F中,在F中进行线性主成分分析,通过核技巧,它只需在原空间进
【机 构】
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污染控制与资源化研究国家重点实验室
【基金项目】
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江苏省“六大人才高峰”项目;江苏省自然科学基金(BK2004089)
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文章给出了一种非线性主成分评价模型:核主成分分析(KPCA),它将原变量空间通过一个非线性变换映射到高维特征空间F中,在F中进行线性主成分分析,通过核技巧,它只需在原空间进行点积运算,而不必知道映射的具体形式,只要选取适当的核函数和参数,可以使第一主成分的贡献率达到90%,结合安徽省生态经济可持续发展度为例,说明了KPCA应用,计算结果与现实相符,KPCA方法具有实际的应用价值。
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