% build a KPCA object kpca = KernelPCA(parameter); % train KPCA model kpca.train(data); %reconstructed data reconstructedData = kpca.newData; % Visualization kplot = KernelPCAVisualization(); kplot.reconstructio
'kernelFunc', kernel); % build a KPCA object kpca = KernelPCA(parameter); % train KPCA model kpca.train(trainData); % test KPCA model results = kpca.test(testData); % Visualization kplot = KernelPCAVisualization(); kplot.cumContribution(kpca) kplot.trainResults(kpca) kplot.testResults(...
内核主成分分析 (KPCA) 使用KPCA 进行降维、故障检测和故障诊断的 MATLAB 代码 2.2 版,2021 年 5 月 14 日 电子邮件:iqiukp@outlook.com 主要特点 用于训练和测试 KPCA 模型的易于使用的 API 支持降维、数据重构、故障检测、故障诊断 多种核函数(线性、高斯、多项式、sigmoid、laplacian) 训练和测试结果的可视化...
核主元分析(Kernel principal component analysis ,KPCA)在降维、特征提取以及故障检测中的应用。主要功能有:(1)训练数据和测试数据的非线性主元提取(降维、特征提取) (2)SPE和T2统计量及其控制限的计算 (3)故障检测 参考文献: Lee J M, Yoo C K, Choi S W, et al. Nonlinear process monitoring using kerne...
部分代码: %{ Demonstration of reconstruction using KPCA. %} clc clear all close all addpath(genpath(pwd)) load('.\data\circle.mat', 'data')kernel= Kernel('type', 'gaussian', 'gamma', 0.2); parameter = struct('numComponents', 2, ... ...
2 仿真代码 %{ Demonstration of fault detection using KPCA. %} clc clear all close all addpath(genpath(pwd)) load('.\data\TE.mat', 'trainData', 'testData') kernel = Kernel('type', 'gaussian', 'gamma', 1/128^2); parameter = struct('numComponents', 0.65, ... ...
部分代码: %{ Demonstration of reconstruction using KPCA. %} clc clear all close all addpath(genpath(pwd)) load('.\data\circle.mat', 'data')kernel= Kernel('type', 'gaussian', 'gamma', 0.2); parameter = struct('numComponents', 2, ... ...
PCA、KPCA数据降维C++实现-C++代码类资源Kr**is 上传2.48 MB 文件格式 zip C++ PCA KPCA C++实现数据降维,包括PCA、KPCA两种方法,资源为Visual Studio2013完整工程代码。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:5 积分 电信网络下载 digital_signal_filter 2025-03-10 23:47:34 积分:1 DSP 2025-03-10 23:46:55...
部分代码: %{ Demonstration of reconstruction using KPCA. %} clc clear all close all addpath(genpath(pwd)) load('.\data\circle.mat', 'data') kernel = Kernel('type', 'gaussian', 'gamma', 0.2); parameter = struct('numComponents', 2, ... 'kernelFunc', kernel); % build a KPCA obje...