核主成分分析（，简称）是多变量统计领域中的一种分析方法，是使用对主成分分析的非线性扩展，即将原数据通过核映射到后再使用原本线性的主成分分析。
背景：线性主成分分析.线性PCA对于中心化后的数据进行分析，即其中formula_2是formula_3个多变量样本之一。之后将协方差矩阵对角化。换言之，即是对协方差矩阵进行特征分解或写作
引入核方法.一般而言，"N"个数据点在formula_7维空间中是线性不可分的，但它们在formula_8维空间中则