月曜日はPCA、火曜日は確率的PCA、水曜日はPCA with EMアルゴリズム、木曜日はベイズPCA、と続いてきた「日刊☆主成分解析」も今日で最終回。 いよいよカーネル主成分分析(kernel PCA)。 カーネル PCA は非線形な特徴ベクトルで特徴空間にデータを移したところで主成分分析を行うもの。元のデータ空間では非線形な主成分解析モデルを考えていることに相当する。 以下がカーネル主成分解析を行う R のコード。 library(kernlab) oilflow <- read.table("DataTrn.txt"); result <- kpca(oilflow) # Rならカーネル主成分分析が1行で書ける!!! oilflow.labels <- read.table("DataTrnLbls.txt"); col <- colSums(t(oilflow.labels) *
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