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核矩阵中心化（KernelCenterer）

组件名称核矩阵中心化（KernelCenterer）
工具集机器学习/特征/特征转换/核矩阵中心化（KernelCenterer）
组件作者雪浪云-燕青
文档版本1.0
功能核矩阵中心化（KernelCenterer）算法
镜像名称ml_components:3
开发语言Python

组件原理​

中心化任意核矩阵的中心。矩阵中心化是使用数据减去数据的均值。u表示n个数据样本的均值，xi表示数据样本，则数据中心化使用如下公式计算：x = （xi-u） i=1,2,3......n。

组件​

  • 组件图：

输入桩​

支持单个csv文件输入。

输入端子1​

  • 端口名称： 训练数据
  • 输出类型： Csv文件
  • 功能描述： 输入用于训练的数据

输出桩​

支持Csv文件输出。

输出端子1​

  • 端口名称： 输出数据
  • 输出类型： Csv文件
  • 功能描述： 输出处理后的结果数据

输出端子2​

  • 端口名称： 输出模型
  • 输出类型： sklearn文件
  • 功能描述： 输出训练后的模型

参数配置​

目标字段​

  • 功能描述： 目标字段
  • 必选参数： 是
  • 默认值： （无）

使用方法​

  • 加组件拖入到项目中
  • 与前一个组件输出的端口连接（必须是csv类型）
  • 点击运行该节点

测试用例​

模板​

右面板配置​

  • 参数设置：

  • 字段设置：

输入的数据：​

输出的结果：​

  • 输出数据：

  • 输出模型：