请提供一种原理区别于Sklearn - PCA数据降维算法的PCA降维算法

一种原理区别于Sklearn-PCA数据降维算法的PCA降维算法是Kernel PCA（Kernel Principal Component Analysis），它通过将原始数据映射到高维特征空间中，然后在特征空间中进行PCA降维。具体来说，Kernel PCA使用核函数来计算原始数据点之间的相似性，将其转换为高维空间中的点，然后在该空间中执行PCA，以提取最大方差的成分。因此，Kernel PCA可以处理非线性数据，并且可以捕捉到数据中的非线性结构。相比之下，Sklearn-PCA数据降维算法是一种线性方法，只能处理线性数据，并且无法处理非线性结构的数据。