基于Nyström方法的核主成分分析
机器学习
2022-08-22 v3 机器学习
统计理论
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摘要
Nyström方法是提升核方法可扩展性的最流行技术之一。然而,它尚未像经典PCA那样被推导用于核PCA。在本文中,我们推导了基于Nyström方法的核PCA,从而提供了使核PCA可扩展的少数可用方案之一。我们进一步通过相对于完整方法的经验重构误差的有限样本置信界研究了其统计精度。该方法与界的行为通过多个真实世界数据集上的计算机实验进行了说明。作为该方法的应用,我们提出了基于Nyström方法的核主成分回归,作为Nyström核岭回归的一种替代方案,用于高效的正则化核回归。
引用
@article{arxiv.2109.05578,
title = {Kernel PCA with the Nystr\"om method},
author = {Fredrik Hallgren},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.05578},
year = {2022}
}
备注
47 pages, 6 figures