Kernel PCA (Principal Component Analysis) の導出 - めもめも何の話かというと Python Machine Learning: Unlock deeper insights into Machine Leaning with this vital guide to cutting-edge predictive analytics (English Edition) 作者:Raschka, SebastianPackt PublishingAmazon この本のKernel PCAの説明が相当に計算を端折っていて、これは読者もつらいだろぅ。。。と思って途中の計算を端折らずになるべく正確に導出してみました。 ※実対称行列の固有値分解とLagrangeの未定乗数法は前提知識とします。 普通のPCA はじめに、Kernelを使わない普通のPCAを導出します。 データセット の分散共分散行列を とします。この時、 は正定値の実対称行列より、正（もしくは0）
