Osea el método de Kernel es lo contrario al PCA

Que genial Manuel! :)

En verdad me ha aclarado a que hacen referencia.

Podrías decir que si, al final con PCA disminuis las dimensiones y con Kernel las aumentas para poder resolver problemas no lineales con soluciones lineales.

No exactaente lo contrario, pero si son diferentes:

• PCA: Básicamente cosiste en reducir la complejidad del problema:

  • 1.- Seleccionando solamente las variables relevantes.

  • 2.- Combinándolas en nuevas variables que mantengan la información más importante (varianza de los features).

Kernels:

Un Kernel es una función matemática que toma mediciones que se comportan de manera no lineal y las proyecta en un espacio dimensional más grande en donde son linealmente separables.