橱柜网站建设公司天猫seo搜索优化
💥💥💞💞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。
⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码实现
💥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
- 多种核函数（线性、高斯、多项式、Sigmoid、拉普拉斯函数）
- 训练和测试结果的可视化
- 根据给定的解释水平或给定的数量确定组件编号
- 如果要计算某个时间的CPS，则应将开始时间设置为结束时间。例如，“诊断”，[500， 500]
- 如果要计算一段时间的平均CPS，应分别设置开始时间和结束时间。“诊断”， [300， 500]
- 故障诊断模块仅支持高斯核函数，训练数据数量较大时可能仍需要较长时间。
📚2 运行结果
部分代码：
%{
Demonstration of reconstruction using KPCA.
%}
clc
clear all
close all
addpath(genpath(pwd))
load('.\data\circle.mat', 'data')
kernel = Kernel('type', 'gaussian', 'gamma', 0.2);
parameter = struct('numComponents', 2, ...
'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]Kepeng Qiu (2023). Kernel Principal Component Analysis (KPCA)