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⛳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