Wie werden Eigenwerte in der Kernel-Hauptkomponentenanalyse berechnet?
Come vengono calcolati gli autovalori nell'analisi dei componenti principali del kernel?
Eine Möglichkeit, damit umzugehen, besteht darin, Clustering für das Dataset durchzuführen und den Kernel mit den Mitteln dieser Cluster zu füllen. Da auch dieses Verfahren ein relativ großes K ergeben kann, ist es üblich, nur die oberen P-Eigenwerte zu berechnen und die Eigenvektoren der Eigenwerte werden auf diese Weise berechnet.
Un modo per risolvere questo problema è eseguire il clustering sul set di dati e popolare il kernel con i mezzi di quei cluster. Poiché anche questo metodo può produrre un K relativamente grande, è comune calcolare solo gli autovalori P superiori e gli autovettori degli autovalori vengono calcolati in questo modo.