[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...
目录 收起 1 概述 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码实现 欢迎来到本博客 ️ ️ 博主优势: 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。r/> ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。 1 概述 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...
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。 ❷两个改进策略: 改...
2 机器学习和深度学习方面 卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态...
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...
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)...
📚📚📚📋所有代码目录见微信公众号:天天Matlab👨•💻👨•💻👨•💻 1. 2. 3. 4. 5. 1 内容介绍 由于现代数据的复杂性,传统的故障检测方法在检测中的应用效果不佳.同时,高炉冶炼过程中的数据具有明显的非线性特征,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...
简介:【数据分析】基于核主成分分析 (KPCA)实现 信号降维、重构、特征提取、故障检测附matlab代码 1 内容介绍 由于现代数据的复杂性,传统的故障检测方法在检测中的应用效果不佳.同时,高炉冶炼过程中的数据具有明显的非线性特征,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...
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...