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核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis）对于输入空间中的矩阵X，先
用一个非线性映射把X中的所有样本映射到一个高维甚至是无穷维的空间（特征空间），使
其线性可分，然后在这个高维空间进行PCA降维。
1. 关于KPCA，下列说法正确的是:
A KPCA与PCA一样，都是线性的数据降维技术
B KPCA使用一个线性映射对样本进行映射
C 先对样本进行高维映射，然后在这个高维空间进行PCA降维
D 以上说法均不正确
2.sklearn中使用KPCA，使用下列的：
A PCA
B KernelPCA
C LogisticRegression
D LinearRegression
1=>C 2=>B
