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== Définition ==
== Définition ==
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Initialement conçue pour analyser les données liées par des relations linéaires, l'[[analyse en composantes principales]] (ACP) est couplée aux méthodes à noyau pour détecter, localiser et estimer l'amplitude des défauts sur des systèmes non linéaires. L'ACP à noyau consiste à projeter les données par l'intermédiaire d'une application non linéaire dans un espace de dimension élevée dénommé espace des caractéristiques où l'ACP linéaire est appliquée.


== Français ==
== Français ==
''' XXXXXXXXX '''
''' analyse en composantes principales à noyaux '''
 
'''ACP à noyaux'''


== Anglais ==
== Anglais ==
''' Kernel principal component analysis '''
''' kernel principal component analysis '''
 


In the field of multivariate statistics, kernel principal component analysis (kernel PCA)[1] is an extension of principal component analysis (PCA) using techniques of kernel methods. Using a kernel, the originally linear operations of PCA are performed in a reproducing kernel Hilbert space.
'''kernel PCA'''




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[https://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_principal_component_analysis Source : Source : Wikipedia  ]
[https://hal.univ-lorraine.fr/tel-02132788/document Source : Archive ouverte de l'Université de Lorraine ]


[https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_machine_learning#Machine_learning_algorithms  Source : Wikipedia Machine learning algorithms  ]


[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:publication]]
[[Catégorie:Wikipedia-IA‏‎]]

Version du 28 décembre 2021 à 12:58

Définition

Initialement conçue pour analyser les données liées par des relations linéaires, l'analyse en composantes principales (ACP) est couplée aux méthodes à noyau pour détecter, localiser et estimer l'amplitude des défauts sur des systèmes non linéaires. L'ACP à noyau consiste à projeter les données par l'intermédiaire d'une application non linéaire dans un espace de dimension élevée dénommé espace des caractéristiques où l'ACP linéaire est appliquée.

Français

analyse en composantes principales à noyaux

ACP à noyaux

Anglais

kernel principal component analysis

kernel PCA


Source : Archive ouverte de l'Université de Lorraine



Contributeurs: Imane Meziani, wiki