珠海镇东公司在韩国会展中心,荣幸地参加了备受瞩目的2024 KPCA Show。作为全球电子制造行业的重要盛事,KPCA Show吸引了来自世界各地的专业人士和企业。珠海镇东也带来了最新机器和创新技术,期待与您共同见证这一行业盛事。 展会的第一天,珠海镇东感受到了来自韩国及...
KPCA 基于核的主成分分析 (KernelPrincipalcomponentanalysis,KPCA)主要内容 1.研究意义 2.PCA原理回顾 3.KPCA原理 4.KPCA在电子鼻系统中的应用 5.小结 1.研究意义 大量的现实应用需要利用待处理对象的非线性特征。KPCA正是一种非线性主成分分析方法，它能有效提取非线性特征，具有更广阔的实际应用。KPCA方法原理示意...
统计学上PCA的定义为用几个较少的综合指标来代替原来较多的指标,而这些较少的综合指标既能尽多地反映原来较多指标的有用信息,且相互之间又是无关的。作为一种建立在统计最优原则基础上的分析方法,主成分分析具有较长的发展历史。在1901年,Pearson首先将变换引入生物学领域,并重新对线性回归进行了分析,得出了变换的...
图2为我国NY/T676-2010牛肉大理石纹图谱实例,为该等级的最低标准;图3为背最长肌最大内接矩形区域的灰度图像,用以牛肉大理石纹图像的CLBP特征提取和混沌蜂群优化的KPCA降维。 采用CLBP提取50张训练样本牛肉大理石纹图像特征参数,用于混沌蜂群的KPCA参数优化训练,经过多次实验,结果表明降维后前4维主成分的累积贡献率已...
将Φc(x)Φc(x)的表达式代入并利用内积的线性性质,最后可得: kc=K−1NK−K1N+1NK1Nkc=K−1NK−K1N+1NK1N 其中1N1N即所有元素都为1/N1/N的N×NN×N矩阵。 个人觉得KPCA方法的两个关键点一是把协方差矩阵的特征向量vv表示成数据Φ(x)Φ(x)的线性叠加,一是利用PCA中压缩后的数据并不是来自特...
In this paper, we propose a new gene selection, namely Custom Kernel principal component analysis (C-KPCA). The new kernel function for KPCA is created by combining a set of kernel functions. First, Singular Value Decomposition (SVD) is used to reduce the dimension of microarray data. Input...
1.计算核函数:选择合适的核函数(如高斯核函数),计算核矩阵$K$。 2.居中化:对核矩阵$K$进行中心化处理,即将每一行和每一列的平均值都减去全局平均值,得到矩阵$K'$。 3.计算特征值和特征向量:对中心化后的核矩阵$K'$进行特征值分解,得到特征值$\lambda$和对应的特征向量$v$。 4.选择主成分:根据特征值大...
pca和KPCA的基本介绍
传统的故障检测方法在进行发动机故障检测中存在数据维度高且准确性不高等一系列问题,提出一种基于核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)和深度信念网络(deep belief networks,DBN)的组合方法来检测发动机故障.通过KPCA分析法来降低样本数据维数,建立基于DBN深层网络的故障检测模型,利用降维后的数据对DBN故障...
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