目录 引 主要内容 关于缺失数据的导数 附录 极大似然估计 代码 Sanguinetti G, Lawrence N D. Missing data in kernel PCA[J]. european conference on machine learning, 2006: 751-758. 引 普通的kernel PCA是通过\(K\),其中\(K_{ij} = \Phi^T(y_i) \Phi(y_j)\)来获得,很显然,如果数据有缺失,就不能直接进行kernel PCA了,这篇文章所研…