特征抽取 可以将原始数据集变换到一个维度更低的新的特征子空间，在尽可能多地保持相关信息的情况下，对数据进行压缩。 3. 核主成份分析 Kernel Principle Component Analysis3.1 简单介绍现实世界中，并不是所有数据都是线性可分的通过LDA，PCA将其转化为线性问题并不是好的方法线性可分 VS 非线性可分引入核主成份分析可以通过kPCA将非线性数据
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2024-01-15 23:27:07
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问题引入熟悉PCA的都知道其是一个降维的算法，那么也知道KPCA是一个降维的算法，这个算法是基于核的，那么KPCA和PCA的区别是啥呢？问题解答应用PCA算法前提是假设存在一个线性超平面，进而投影。那如果数据不是线性的呢？该怎么办？这时候就需要KPCA，数据集从n维映射到线性可分的高维，然后再从n维降维到一个低维度。PCA所做的是对坐标轴线性变换，即变换后的新基还是一条直线。而KPCA对坐标轴做了
原创
2021-01-29 19:51:29
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转自github: https://github./heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes 网上关于各种降维算法的资料参差不齐，同时大部分不提供源代码；在此通过借鉴资料实现了一些经典降维算法的Demo(python)，同时也给出了参考资料的链接。
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2019-08-26 18:11:00
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【Matlab】降维方法_核主成分分析KPCA1.基本思想2.数据集介绍3.文件结构4.详细代码及注释4.1 Main.m4.1 kernel_matrix.m5.运行结果 1.基本思想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
原创
2023-05-06 00:38:46
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1、何为数据降维1.1维数灾难：往往满足采样条件所需的样本数目巨大、样本稀疏、距离计算困难。1.2降维：利用数学变换将原始高维属性空间转变为低维“子空间”，即在高维采样数据中提取能够表达原始数据的特征。1.3 降维优点：数据集更易懂、使用和显示；降低算法计算开销；去除噪声。 2、一些降维算法Principal Component Analysis （PCA）Linear Discriminant
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2022-08-24 07:53:56
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本项目通过主成分分析（PCA）和核主成分分析（KPCA）对葡萄酒数据集进行降维，以探索和分类不同品种的葡萄酒。研
组合预测 | MATLAB实现EMD-KPCA-GRU、EMD-GRU、GRU多变量时间序列预测对比
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2024-03-12 10:51:39
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EEMD-MPE-KPCA-BiLSTM、EEMD-MPE-BiLSTM、EEMD-PE-BiLSTM故障识别、诊断（Matlab)
原创
2024-09-02 17:27:47
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EMD-KPCA-Transformer多变量回归预测！分解+降维+预测！多重创新！直接写核心！
强心剂！EEMD-MPE-KPCA-LSTM、EEMD-MPE-LSTM、EEMD-PE-LSTM故障识别、诊断
原创
2024-10-30 15:17:30
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分解+降维+预测！多重创新！直接写核心！EMD-KPCA-Transformer多变量时间序列光伏功率预测
原创
2024-07-09 11:24:53
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????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。?1 概述数据包含取自模拟流程示例的二维数据集。此数据用于训练和测试内核 PCA 以进行故障检测。训练后，针对输出数据空间中的每个位置计算广泛用于故障检测的T2和Q统计指标，从而生成等高线图。然后将 2% 显著性水平检测限叠加在地图上，作为数据空间的正常（绿色）和错
超酷！分解+熵值+降维+对比故障诊断！EEMD-MPE-KPCA-GRU、EEMD-MPE-GRU、EEMD-PE-GRU模型
??????欢迎来到本博客❤️❤️❤️????目前更新：???智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。 ??欢迎您的到来??
原创
2022-08-15 19:08:30
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在交通预测中，空间不可区分性构成一个重大挑战，即在特定观察窗口内具有紧密对齐历史模式的时间序列在其未来轨
分类预测 | Matlab实现KPCA-EBWO-SVM核主成分分析和改进的白鲸优化算法优化支持向量机分类预测
原创
2024-03-11 14:06:23
122阅读
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原创
2023-10-07 22:49:22
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原创
2023-09-18 19:43:05
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