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一种非最小均方误差约束下的核主成分分析算法研究

一、引言

随着大数据时代的到来，数据降维技术已成为机器学习和模式识别领域的重要研究课题。其中，主成分分析（PCA）和核主成分分析（KernelPCA）是两种常用的降维方法。然而，传统的最小均方误差（MSE）约束下的核主成分分析算法在处理非线性问题时存在局限性。因此，本文提出了一种非最小均方误差约束下的核主成分分析算法，旨在解决这一问题。

二、背景与相关研究

PCA是一种线性降维方法，通过将数据投影到低维空间来减少数据的复杂性。然而，对于非线性问题，PCA可能无法得到有效的结果。KernelPCA通过对原始数据进行非线性映射，再利用PCA的线性