scikit-learn的sklearn.decomposition子模块中已经实现了一种核PCA类。其使用方法与标准PCA类类似，我们可以通过kernel参数来选择不同的核函数：
为了验证得到的结果与我们自己实现的核PCA是否一致，我们来绘制将半月形数据映射到前两个主成分的图像：
从结果图像中可见，通过scikit-learn中KernelPCA得到的结果与我们自己实现得到的结果一致：
scikit-learn实现了一些高级的非线性降维技术，这些内容已经超出了本书的范围。读者可以通过链接http://scikit-learn.org/stable/modules/manifold.html来了解相关内容概述及其示例。