核主成分分析（Kernel PCA）的原理与非线性降维过程
**核主成分分析（Kernel PCA）的原理与非线性降维过程**
**题目描述**
核主成分分析（Kernel PCA）是主成分分析（PCA）的非线性扩展，通过核技巧将原始数据映射到高维特征空间，并在该空间中进行线性PCA，从而实现对非线性数据的降维。其核心思想是：在低维空间中线性不可分的数据，在高维特征空间中可能线性可分。本题目要求详细讲解Kernel PCA的数学原理、核函数的作用、以及具体的计算步骤。
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**解题过程**
**1. 问题背景与目标**
- **问
2025-11-09 09:29:55
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