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  Nonlinear Component Analysis as a Kernel Eigenvalue Problem

Schölkopf, B., Smola, A., & Müller, K.-R.(1996). Nonlinear Component Analysis as a Kernel Eigenvalue Problem (44). Tübingen, Germany: Max Planck Institute for Biological Cybernetics.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-EAFE-C Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0002-8E6E-4
Genre: Bericht

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Schölkopf, B1, 2, Autor           
Smola, AJ, Autor           
Müller, K-R, Autor           
Affiliations:
1Department Human Perception, Cognition and Action, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497797              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We describe a new method for performing a nonlinear form of Principal Component Analysis. By the use of integral operator kernel functions, we can efficiently compute principal components in high-dimensional feature spaces,
related to input space by some nonlinear map; for instance the space of all possible 5-pixel products in 16 x 16 images. We give the derivation of the method, along with a discussion of other techniques which can be made nonlinear with the kernel approach; and present first experimental results on nonlinear feature extraction for pattern recognition.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 1996-12
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: Tübingen, Germany : Max Planck Institute for Biological Cybernetics
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: Reportnr.: 44
BibTex Citekey: 1509
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Technical Report of the Max Planck Institute for Biological Cybernetics
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 44 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -