[kpcaVal,explained] = khKPCA(data,options,species,figflag); % 执行KPCA操作,并实现画图 % 依赖函数:KernelPca.m,原始代码见:https://github.com/kitayama1234/MATLAB-Kernel-PCA % 输入: % data:拟进行降维的数据,data维度为m*n,其中m为特征值种类数,n为每个特征值数据长度 % options:一些与kpca降维有...
Matlab通信仿真系列——图形处理函数 小灰灰的FPGA MATLAB教程-台大郭彦甫-第六节,含练习答案 05-进阶绘图一、Advanced 2D plots(2D的进阶绘图) (一)如何选择什么样的图表表达数据 1、Comparison(用于比较变数) 2、Relationship(几个不同变数之间的关系) 3、Distribution(查… count...发表于机器人学学... 曲线...
在MATLAB中实现Kernel PCA(KPCA)的代码通常涉及以下几个步骤:数据预处理、核函数选择、核矩阵计算、中心化核矩阵、特征值分解以及结果的可视化。以下是一个基于MATLAB的KPCA实现示例,并附带了简要的代码解释: 数据预处理: 在进行KPCA之前,通常需要对数据进行预处理,如标准化等。 核函数选择: KPCA使用核函数将数据映射...
基本描述 Matlab实现KPCA-IDBO-LSSVM基于核主成分分析和改进蜣螂优化算法优化最小二乘支持向量机分类预测(可用于故障诊断等方面)MATLAB代码,运行环境matlab2018及以上。 ❶含LSSVM、DBO-LSSVM、IDBO-LSSVM、KPCA-IDBO-LSSVM,四个模型的对比。经过降维后利用改进蜣螂算法优化LSSVM参数为:sig,gamma。 ❷两个改进...
KPCA（⾼斯核函数）MATLAB function [train_kpca,test_kpca] = kpcaFordata(train,test,threshold,rbf_var)%% Data kpca processing %% 函数默认设置 if nargin <4 rbf_var=10000;%？end if nargin <3 threshold = 90;end %%数据处理 patterns=zscore(train); %训练数据标准化 test_patterns=zscore(test)...
在机器学习领域,支持向量机(SVM)是一种常用的分类和回归方法。最小二乘支持向量机(LSSVM)是SVM的一种变体,它通过最小化正则化误差来求解分类问题。然而,LSSVM在处理高维数据时存在着一些问题,因此需要进行一定的优化。 核主成分分析(KPCA)是一种非线性降维技术,它可以将数据映射到高维空间中,从而使得原始数据在新...
【Matlab】降维方法_核主成分分析KPCA 1.基本思想 2.数据集介绍 3.文件结构 4.详细代码及注释 4.1 Main.m 4.1 kernel_matrix.m 5.运行结果 1.基本思想 KPCA(Kernel Principal Component Analysis)是主成分分析(PCA)的一种扩展,它使用核技巧将非线性问题转换为线性问题。其主要思想是通过将数据投影到一个高维的...
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该KPCA MATLAB实现代码已在MATLAB中文论坛、GitHub和MathWorks的File Exchange发布，如有疑问可留言。使用说明如下：- 核函数计算：计算X和Y的高斯核函数矩阵。- 数据降维：以helix数据为例，训练结果展示数据降维效果。- 数据重构：展示同心圆数据的重构结果。- 主元个数确定：提供主元贡献率和给定数量两种...
```matlab kernel = 'gaussian'; gamma = 1/128^2;parameter = {'numComponents', 0.65, 'kernelFunc', kernel, 'diagnosis', [300, 500]};kpca = KernelPCA(parameter);results = kpca(trainData, testData);kplot.diagnosis(results); % 故障诊断可视化 ```通过这些实用技巧，您将更好...