Pythonのscikit-learnパッケージのKernelPCAは、カーネル主成分分析(Kernel Principal Component Analysis)を実装したクラスです。カーネル主成分分析は、非線形問題においても有効な次元削減手法であり、高次元のデータを低次元のデータに変換することができます。KernelPCAは、カーネル関数を用いてデータを高次元の特徴空間にマップし、その後主成分分析を行います。この手法は、特に非線形なデータの可視化や異常検知、類似性の計算などのタスクに有用です。KernelPCAクラスは、複数のカーネル関数や主成分の次元数などのパラメータを調整することで、データの特徴抽出や次元削減を柔軟に行うことができます。