'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。
1 概述 核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,简称KPCA)是一种基于核方法的主成分分析(PCA)技术。它是PCA在非线性映射空间中的推广,可以用于数据的降维和特征提取。在KPCA中,通过选择合适的核函数(如径向基函数、多项式核等),可以将原始数据映射到一个高维的特征空间中,在这个空间中进行PCA。 KPCA的主...
KPCA-IDBO-LSSVM方法是一种基于KPCA和改进蜣螂算法的LSSVM优化方法,它通过将KPCA和改进蜣螂算法结合起来,从而得到更好的分类预测性能。具体来说,KPCA-IDBO-LSSVM方法首先利用KPCA将原始数据映射到高维空间中,然后利用改进蜣螂算法对LSSVM进行优化。实验结果表明,KPCA-IDBO-LSSVM方法在处理高维数据时具有更好的分类预...
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特征空间,使得在该空间中进行的线性处理对应于在原始空间中进行的非线性处理。在该特征空间中,PCA可以应用于原始数据,从而在非线性问题中提供一种有效的降维方法。
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。
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...
(:,1:length(S))*diag(S.^-0.5); % Projection matrix if ~isreal(S) disp('Complex eigenvalues detected.'); % Warn about complex eigs end %% Perform KPCA Monitoring CS = cumsum(S)/sum(S)*100; RP = find(CS >= 99.9,1); % Get eigenvalues by %CPV disp([num2str(RP) ' principal'...
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...
📊 预测模型:本案例采用基于经验模态分解(EMD)和核主成分分析(KPCA)的长短期记忆网络(LSTM)模型,适用于多维时间序列预测。🌞 数据集:使用北半球光伏功率数据,包含四个输入特征(太阳辐射度、气温、气压、大气湿度),以及一个输出预测(光伏功率)。📈 预测对象:适用于电力负荷、风速、光伏等时间序列数据集的预测。