kpca专题

各种数据降维方法ICA、 ISOMAP、 LDA、LE、 LLE、MDS、 PCA、 KPCA、SPCA、SVD、 JADE

独立分量分析 ICA 等度量映射 ISOMAP 线性判别分析 LDA (拉普拉斯)数据降维方法 LE 局部线性嵌入 LLE 多维尺度变换MDS 主成分分析 PCA 核主成分分析 KPCA 稀疏主成分分析SPCA 奇异值分解SVD 特征矩阵的联合近似对角化 JADE 各种数据降维方法(matlab代码)代码获取戳此处代码获取戳此处降维目的：克服维数灾难，获取本质特征，节省存储空

EEMD-MPE-KPCA-BiLSTM、EEMD-MPE-BiLSTM、EEMD-PE-BiLSTM故障识别、诊断（Matlab)

EEMD-MPE-KPCA-BiLSTM(集合经验分解-多尺度排列熵-核主元分析-双向长短期网络)故障识别、诊断（Matlab) 目录 EEMD-MPE-KPCA-BiLSTM(集合经验分解-多尺度排列熵-核主元分析-双向长短期网络)故障识别、诊断（Matlab)效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍 EEMD-MPE-KPCA-BiLSTM(集合经验模

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

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解释一下核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)的公式推导过程~

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

Matlab KPCA-ISSA-SVM基于核主成分分析和改进麻雀搜索算法优化支持向量机的分类组合预测

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【SVM分类】基于核主成分结合自适应麻雀算法优化支持向量机KPCA-ISSA-SVM实现分类附matlab的代码

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基于核主成分结合自适应麻雀算法优化支持向量机KPCA-ISSA-SVM实现分类

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KPCA-ISSA-SVM基于核主成分分析和改进麻雀搜索算法优化支持向量机的分类组合预测算法研究

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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

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

KPCA降维的matlab代码，贡献率，累积贡献率，可设置降维数目，可设置核函数，可设置核参数

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