[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...
@文心快码kpca matlab代码 文心快码 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...
分类预测 | Matlab实现KPCA-IDBO-LSSVM基于核主成分分析-改进蜣螂算法优化最小二乘支 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,🍎个人主页:Matlab科研工作室🍊个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统信号处理 图像处...
【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...
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。
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...
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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...