寻找原始功能＆＃39;对内核PCA中用作输入的主要组件的影响

Question

我正在尝试将Kernel PCA实现到我的数据集，该数据集具有分类（使用一个热编码器编码）和数字特征，并且总共减少了从22维到3维的维数。之后，我将继续集群实施。我使用Spyder作为IDE。 为了从算法中理解我生成的簇的结构，我想解释哪些特征会影响派生的主成分以及它们如何影响它们。 可能吗？如果是这样，我怎么解释这个，有什么方法吗？

Answer 1

由于您在内核空间中应用PCA，因此与原始特征和简化数据的特征存在严格的非线性关系;您计算的特征向量在内核空间中开始。这阻碍了直接的方法，但也许你可以进行某种敏感性分析。对原始特征应用小扰动，并测量最终的减少特征如何对它们作出反应。雅各布的最终特征与原始特征相关也是一个很好的起点。