カーネル主成分分析を使った非線形写像

// TODO P162 理論はあとで、、

Coding（scikit-learn）

code: Python

from sklearn.datasets import make_moons

from sklearn.decomposition import KernelPCA

X, y = make_moons(n_samples=100, random_state=123)

scikit_kpca = KernelPCA(n_components=2, kernel='rbf', gamma=15)

X_skernpca = scikit_kpca.fit_transform(X)

%matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(X_skernpcay==0, 0, X_skernpcay==0, 1, color='red', marker='^', alpha=0.5)

plt.scatter(X_skernpcay==1, 0, X_skernpcay==1, 1, color='blue', marker='o', alpha=0.5)

plt.xlabel('PC1')

plt.ylabel('PC2')

plt.tight_layout()

plt.show()

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