内核主成分分析 (KPCA) 使用 KPCA 进行降维、故障检测和故障诊断的 MATLAB 代码 2.2 版，2021 年 5 月 14 日 电子邮件：iqiukp@outlook.com 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、laplacian） 训练和测试结果的可视化 根据给定的解释水平或给定数量确定组件编号 通知 仅支持高斯核故障诊断。 此代码仅供参考。 如何使用 01. 内核函数 定义了一个名为Kernel的类来计算核函数矩阵。 %{ type - linear : k(x,y) = x'*y polynomi

互联网发展对快递业影响因素分析——基于主成分分析的方法.pdf

做数据预处理、数据降维、特征提取、T2和SPE统计量、Matplotlib绘图、成分得分矩阵、多层T2和SPE值Pyecharts三维图、主元贡献率碎石图、主元累计贡献率图、相关性分析热力图等等。

此提交有一个简单的示例和通用功能来执行 PCA（主成分分析）。 生成不同的图以帮助分析复杂的数据。 代码改编自 Mathworks 文档，位于http://au.mathworks.com/help/stats/feature-transformation.html#btkjl7q

核主成分分析算法MATLAB代码

关于主成分分析PCA算法解释较为清晰明了的PPT与代码，非常适合小白入门，以及作为面试的准备，有助于快速提升机器学习基础算法

机器学习基础_数据的降维及实战.pdf

现在,全球已进入互联网时代,在各个领域都能收集到丰富多样的数据信息.通过对这些数据信息的处理,可以更加丰富,具体的描述客观对象,帮助人们找到事物的本质规律,以致做出正确的判断与措施来提高社会资源利用率.但在实际问题应用中,这些海量的高维数据之间往往存在大量冗余.因此,如何对这些数据进行处理,找到数据之间的内在联系,已成为人们日益关注的问题.传统的主成分分析方法是很受欢迎的处理高维数据的降维工具,但其提取的主成分的元素大都是非零的,这就很难去解释主成分对应的具体特征是什么.稀疏主成分分析是在主成分分析的基础上得到的提取稀疏主成分的算法.但稀疏主成分分析是线性分类工具,不能处理非线性数据,故本文将其与核函数结合得到了稀疏核主成分分析方法.文章主要分以下三个方面叙述.1.介绍了一些相关的范数定义,主成分分析(PCA),核主成分分析(KPCA),交替方向法(ADM),矩阵收缩法.此外,本文还总结了稀疏主成分分析算法的七种优化模型.2.稀疏主成分分析(SPCA)的目的是提取一些原始数据变量的线性组合并且这些组合在稀疏的同时尽可能多地保留原来的信息.本文考虑了测量方差的2L和L_1范数,诱导稀疏的L_0和L_1范数,以及约束和惩罚两种用途得到新的两种SPCA最优模型.然后将这两种模型与交替方向法结合得到了新的稀疏主成分分析方法.并在人工数据和真实数据上做了实验,最终证明了算法的有效性.3.由于生活中的数据大都是非线性的,因此本文根据主成分分析向核主成分分析推广的思想,将稀疏主成分分析与核函数结合,得到了稀疏核主成分分析算法(SKPCA).在实验部分,本文分别使用了30个省市的农民家庭消费状况数据和二维人工生成样本数据来进行实验仿真.实验证明,这种方法可以有效的提取非线性数据的稀疏主成分.

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正弦信号的matlab代码关于MCA MCA代表形态成分分析。 它是一种强大的信号处理技术，可用于将信号分解成其分量，有助于更好地分析信号。 基本问题涉及将信号分解为来自不同来源的叠加贡献。 MCA假设每个基础组件在某个转换域中都具有稀疏表示。 还假定一个变换只能稀疏地表示一个分量，而在表示其他组件时效率很低。 一旦识别出这种变换，MCA是一种迭代阈值算法，能够将信号内容去耦。 当将所有变换合并为一个字典时，每个字典都必须导致它所服务的信号部分的稀疏表示，而在服务其他组件时效率很低。 为了使MCA高效工作，现有的来源必须具有一定的多样性水平，可以定量获取。 指示 有3种不同的实现： 音频混音 正弦和直流 正弦和不等式代码是用MATLAB编写的。 为了运行每个实现，请将MATLAB路径指向每个实现的目录，然后运行“ main.m”文件。 MCA的文献 有用文学的名单中所提供的Literature目录。