基于 matlab实现KPCA核主成分分析 数据降维 注释清晰 1.用于减少数据集的维数,同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征 2.直接替换excel数据即可用 3.附赠案例数据 可直接运行 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)是一种非线性降维技
'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。
'kernelFunc', kernel); % build a KPCA object 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(...
% build a KPCA object 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) 3 运行结...
[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...
kpca.train(data); %reconstructed datareconstructedData = kpca.newData; % Visualizationkplot = 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。 [1]Kepeng Qiu (2023). Kernel Principal Component Analysis (KPCA) 4 Matlab代码实现 发布于 ...
4 Matlab代码实现 1 概述 用于轴承故障诊断的性能增强时变形态滤波方法和增强数学形态算子是近年来在轴承故障诊断领域中得到广泛研究和应用的方法。它们能够提高诊断性能,有效地提取轴承故障特征。 1. 性能增强时变形态滤波方法:时变形态滤波是一种利用数学形态学理论对信号进行处理的方法,可以有效地去除噪声和干扰,突出...
4 Matlab代码 1 概述 用于轴承故障诊断的性能增强时变形态滤波方法和增强数学形态算子是近年来在轴承故障诊断领域中得到广泛研究和应用的方法。它们能够提高诊断性能,有效地提取轴承故障特征。 1. 性能增强时变形态滤波方法:时变形态滤波是一种利用数学形态学理论对信号进行处理的方法,可以有效地去除噪声和干扰,突出信号...
【故障诊断】基于 KPCA 进行降维、故障检测和故障诊断研究(Matlab代码实现) 目录1 概述 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码 1 概述 用于轴承故障诊断的性能增强时变形态滤波方法和增强数学形态算子是近年来在轴承故障诊断领域中得到广泛研究和应用的方法。它们能… 苹果 MATLAB重要知识及在美赛真题中的应用 大学生科...