반응형 SVM1 [차원 축소] Kernel-PCA 1. Kernel-PCA 1.1 Kernel 기법 PCA, SVM 등에서 사용되는 커널(kernel) 기법은 비선형 함수인 커널함수를 이용하여 비선형 데이터를 고차원 공간으로 매핑하는 기술입니다. 아래 좌측의 데이터 분포를 보면 어떠한 방향으로의 선형변환으로도 데이터 분포를 잘 분류할 수 없을 것 입니다. 그러나 이를 커널함수를 이용해 고차원 공간으로 매핑하여 PCA를 수행한다면 데이터 분포를 분류할 수 있는 결정 공간을 찾을 수 있게 됩니다. m차원을 n차원으로 매핑하는 매핑함수 $\Phi$에 대해 커널 $K$는 다음과 같이 정의할 수 있습니다. $$K(x_1, x_2) = {\Phi (x_1)}^T \Phi (x_2)$$ 매핑함수 $\Phi$는 선형변환 함수이며, 표준행렬 $A$에 대해 $\Phi (.. 2020. 3. 2. 이전 1 다음 반응형
