样本外扩展的核方法
kerneloose的Python项目详细描述
果核糖
基于python实现的核方法的样本外扩展（oose）降维技术。
基于"Parametric nonlinear dimensionality reduction using kernel t-SNE" by Gisbrecht, Schulz, and Hammer。
核方法特别适用于计算代价昂贵和/或具有非凸目标函数（如t-SNE）的投影技术。
安装
pip install kerneloose
用法示例
语法遵循scikit学习约定。
假设hd_data是一个包含高维数据的numpy数组，通过某种投影技术得到一个等长、低维的ld_data数组。
可以通过以下方法获得该投影的oose:
fromkernelooseimportKernelMapkernel_oose=KernelMap()kernel_oose.fit(hd_data,ld_data)
映射可以简单地应用于new_data（具有与ld_data相同的维度）通过：
kernel_oose.transform(new_data)
计算出的oose映射的参数可以保存并加载以供以后使用：
kernel_oose.save('some/file/name')resume_later=KernelMap()resume_later.load('some/file/name')
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