分类预测 | Matlab实现KPCA-ISSA-LSSVM基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机故障诊断分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现KPCA-ISSA-LSSVM基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机故障诊断分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述 1.Matlab实现KPCA-

转载请注明：http://blog.csdn.NET/wsj998689aa/article/details/40398777 KPCA，中文名称”核主成分分析“，是对PCA算法的非线性扩展，言外之意，PCA是线性的，其对于非线性数据往往显得无能为力，例如，不同人之间的人脸图像，肯定存在非线性关系，自己做的基于ORL数据集的实验，PCA能够达到的识别率只有88%，而同样是无监督学习的

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：Matlab科研工作室 🍊个人信条：格物致知。 更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇 智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器        电力系统 信号处理              图像处理               路径

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分类预测 | Matlab实现KPCA-IDBO-LSSVM基于核主成分分析-改进蜣螂算法优化最小二乘支持向量机的分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现KPCA-IDBO-LSSVM基于核主成分分析-改进蜣螂算法优化最小二乘支持向量机的分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述 1.多特征输入，附赠DBO-LSSVM、原始LSSVM两

不用担心代码质量问题，直接复制吧，家人们！ 先上简单易懂的主函数 clearclose allclcload data.mat X1=data; %data是一个N*M的矩阵，N是样本个数，M是维度！不要整乱了哦！[X1,~]=mapminmax(X1'); %做个归一化处理，归一化处理的时候要对数据转置的哦choice = 1; % 1代表高斯核，2代表多