روش غیرخطی Kernel Methods
در روشهای PCA ، ICA و LDA فرض بر این است که در فضای P بعدی جدید داده ها به صورت خطی تفکیک پذیر هستند در حالی که در برخی حالات امکان جداکردن داده ها با یک یا چند صفحه وجود ندارد. مثال روشنی برای این حالت یای منطقی است که در فضای دو بعدی قابلیت جداشدن با یک خط را ندارد. در این حالت داده ها را ابتدا به یک فضای با ابعاد بالا منتقل می کنند سپس از روشهای آماری برای جداسازی داده ها استفاده می شود، به این امید که در این فضای جدید امکان تفکیک پذیری داده ها با صفحه فراهم شود.
برای مطالعه بیشتر به لینکهای زیر مراجعه کنید.
M.-H. Yang, Kernel Eigenfaces vs. Kernel Fisherfaces: Face Recognition Using Kernel Methods, Proc. of the Fifth IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition, 20-21 May 2002, Washington D.C., USA, pp. 215-220
F.R. Bach, M.I. Jordan, Kernel Independent Component Analysis, Journal of Machine Learning Research, Vol. 3, 2002, pp. 1-48
لینک دانلود