Có thể sử dụng PCA kernel để lựa chọn tính năng không?

Có thể sử dụng phân tích thành phần chính của hạt nhân (kPCA) cho Lập chỉ mục ngữ nghĩa tiềm ẩn (LSI) giống như cách sử dụng PCA không?

Tôi thực hiện LSI trong R bằng cách sử dụng prcompchức năng PCA và trích xuất các tính năng có tải cao nhất từ ​​các thành phần đầu tiên . Bằng cách đó tôi có được các tính năng mô tả thành phần tốt nhất.$k$

Tôi đã cố gắng sử dụng kpcachức năng (từ kernlibgói) nhưng không thể thấy cách truy cập trọng số của các tính năng vào một thành phần chính. Đây có phải là tổng thể có thể khi sử dụng phương pháp kernel?

Tôi nghĩ rằng câu trả lời cho câu hỏi của bạn là tiêu cực: nó là không thể.

PCA tiêu chuẩn có thể được sử dụng để lựa chọn tính năng, bởi vì mỗi thành phần chính là sự kết hợp tuyến tính của các tính năng gốc và vì vậy người ta có thể thấy các tính năng gốc nào đóng góp nhiều nhất cho các thành phần chính nổi bật nhất, xem tại đây: Sử dụng phân tích thành phần chính (PCA) cho lựa chọn tính năng .

Nhưng trong PCA kernel, mỗi thành phần chính là sự kết hợp tuyến tính của các tính năng trong không gian đích và ví dụ như nhân Gaussian (thường được sử dụng), không gian đích là vô hạn. Vì vậy, khái niệm "tải trọng" không thực sự có ý nghĩa đối với kPCA và trên thực tế, các thành phần chính của hạt nhân được tính trực tiếp, bỏ qua tính toán của các trục chính (mà PCA tiêu chuẩn được đưa ra trong R by prcomp$rotation), nhờ vào cái được gọi là lừa nhân . Xem ví dụ ở đây: Kernel PCA có kernel tuyến tính tương đương với PCA tiêu chuẩn không? để biết thêm chi tiết.

Vì vậy, không, nó là không thể. Ít nhất là không có cách dễ dàng.

Ví dụ sau (lấy từ hướng dẫn tham khảo kernlab) chỉ cho bạn cách truy cập các thành phần khác nhau của PCA kernel:

data(iris)
test <- sample(1:50,20)
kpc <- kpca(~.,data=iris[-test,-5],kernel="rbfdot",kpar=list(sigma=0.2),features=2)

pcv(kpc)        # returns the principal component vectors
eig(kpc)        # returns the eigenvalues
rotated(kpc)    # returns the data projected in the (kernel) pca space
kernelf(kpc)    # returns the kernel used when kpca was performed

Điều này có trả lời câu hỏi của bạn không?