Wie werden Eigenwerte in der Kernel-Hauptkomponentenanalyse berechnet?
Como os valores próprios são calculados na análise do componente principal do 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.
Uma maneira de lidar com isso é realizar o clustering no conjunto de dados e popular o kernel com os meios desses clusters. Uma vez que mesmo este método pode produzir um K relativamente grande, é comum calcular apenas os autovalores P superiores e os autovetores dos autovalores são calculados dessa maneira.