Wie werden Eigenwerte in der Kernel-Hauptkomponentenanalyse berechnet?
¿Cómo se calculan los valores propios en el análisis de componentes principales 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.
Una forma de lidiar con esto es realizar agrupaciones en el conjunto de datos y poblar el kernel con los medios de esas agrupaciones. Dado que incluso este método puede producir una K relativamente grande, es común calcular solo los valores propios de P superior y los vectores propios de los valores propios se calculan de esta manera.