'kernelFunc', kernel); % build a KPCA object kpca = KernelPCA(parameter); % train KPCA model kpca.train(data); %reconstructed data reconstructedData = kpca.newData; % Visualization kplot = KernelPCAVisualization(); kplot.reconstruction(kpca) 3 参考文献 部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。
MATLAB-Kernel-PCA 对于不熟悉MATLAB编程,或者希望更简洁的方法实现KPCA降维,并同时绘制出相关图片的同学,则可以考虑使用本专栏封装的函数,它可以实现: 1.输入数据的行列方向纠正。是的,MATLAB的pca函数对特征矩阵的输入方向是有要求的,如果搞不清,程序可以帮你自动纠正。 options.autoDir = 'on'; %是否进行自动纠...
具体来说,KPCA的主要步骤包括:首先,使用某种核函数(例如高斯核)计算每对数据点之间的相似性度量,并将其保存在一个核矩阵中。然后,对核矩阵进行中心化,得到中心化核矩阵。接着,通过计算中心化核矩阵的特征向量和特征值,可以在高维特征空间中找到主成分,并将其映射回原始空间中,得到降维后的数据。 通过KPCA,可以捕...
利用主成分分析(PCA)等线性多元统计方法也难以取得良好的故障检测效果.针对这种情况,提出了利用核主成分分析(KPCA)方法对高炉冶炼过程中的故障进行检测,以适应高炉的非线性特征,实现对高炉故障的快速检测.
核主元分析 (Kernel Principal Component Analysis, KPCA) 语言:MATLAB 版本:V2.2 --- 创作不易,欢迎各位5星好评~~~ 如有疑问或建议,请发邮件至:iqiukp@outlook.com 可提供关于该算法/代码的付费咨询和有偿编写 --- 主要特点 1. 易于使用的 API 2. 支持基于 KPCA 的数据降维、特征提取、数据重构 3. 支...
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 根据给定的解释水平或给...
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(kpca, results) ...
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、拉普拉斯函数) 训练和测试结果的可视化 根据给定的解释水平或给定的数量确定组件编号 如果要计算某个时间的CPS,则应将开始时间设置为结束时间。例如,“诊断”,[500, 500] ...
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、拉普拉斯函数) 训练和测试结果的可视化 根据给定的解释水平或给定的数量确定组件编号 如果要计算某个时间的CPS,则应将开始时间设置为结束时间。例如,“诊断”,[500, 500] ...
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、拉普拉斯函数) 训练和测试结果的可视化 根据给定的解释水平或给定的数量确定组件编号 如果要计算某个时间的CPS,则应将开始时间设置为结束时间。例如,“诊断”,[500, 500] ...