老版建设银行网站,盘锦建设资质网站,杭州做网站的科技公司,网页制作是干什么的#x1f4a5;#x1f4a5;#x1f49e;#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️#x1f4a5;#x1f4a5; #x1f3c6;博主优势#xff1a;#x1f31e;#x1f31e;#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密#xff0c;逻辑清晰#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭欢迎来到本博客❤️❤️ 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)
4 Matlab代码实现
