数据特征工程 | 基于KPCA算法（Python）

当我们处理高维数据时，经常会遇到维度灾难的问题，即许多算法无法有效处理高维数据，且计算不仅变得更加复杂，还存在过拟合和维数诅咒等问题。因此，如何有效地降低数据维度是一个关键问题。

为此，很多学者提出了各种降维算法，其中主成分分析（PCA）是最常见的一种方法。然而，在许多应用中，由于数据并不是线性可分的，因此PCA的优化目标并不能很好地适应这些数据。在这种情况下，核主成分分析（KPCA）算法被广泛使用。

本文将介绍基于KPCA算法的降维方法，通过手写数字数据集来进行实验验证，并在此基础上构建KNN分类器来进行分类任务。同时，我们将展示如何使用散点图对降维后的数据进行可视化展示和分类性能评估。让我们一起来探讨KPCA算法在高维数据处理中的优越性吧！

在机器学习领域，数据集是算法研究和实验的重要基础。对于降维算法而言，选择适当的数据集可以很好地评估算法的性能和稳定性。

在本文中，我们使用了经典的手写数字数据集来进行实验验证。该数据集由1797张8x8像素大小的数字图片组成，每张图片都对应着0-9中的一个数字标签。以下是对数据集的详细介绍：

该数据集最初由美国加州大学Irvine分校（University of California, Irvine）的计算机科学院收集，并通过UCI机器学习库进行共享。每个样本都是一张8x8像素大小的灰度图像，共1797个样本。每个图像代表了0-9中的一个数字标签。每个像素的取值范围为0-16。数据集中各数字样本的数量相等。我们可以通过以下代码来展示数据集的样本分布情况：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd