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Kernel-Principal-Component-Analysis-KPCA-master.zip 评分

对于某hub上的资源做一些微调,一共有4个demo。demo1: dimensionality reduction or feature extraction demo2: fault detection for a numerical example demo3: fault detection and fault diagnosis for TE process using KPCA demo4: fault detection and fault diagnosis for TE process using Dynamic KPCA(DKPCA)

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利用核主元分析(Kernel principal component analysis ,KPCA)实现数据降维(特征提取)、故障检测和故障诊断

核主元分析(Kernel principal component analysis ,KPCA)是一种非线性数据处理方法。 该代码的主要功能为: 1. 利用KPCA实现数据降维(特征提取) 2. 利用KPCA实现故障检测 3. 利用KPCA实现故障诊断 4. 提供动态KPCA(DKPCA)扩展

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核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)(Python)

核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA) PCA方法假设从高维空间到低维空间的函数映射是线性的,但是在不少现实任务中,可能需要非线性映射才能找到合适的低维空间来降维。 非线性降维的额一种常用方法是基于核技巧对线性降维方法进行核化(kernelized)。这是对PCA的一种推广。

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核主元分析KPCA的降维特征提取以及故障检测应用-Kernel Principal Component Analysis (KPCA).zip

核主元分析KPCA的降维特征提取以及故障检测应用-Kernel Principal Component Analysis .zip 本帖最后由 iqiukp 于 2018-11-9 15:02 编辑      核主元分析(Kernel principal component analysis ,KPCA)在降维、特征提取以及故障检测中的应用。主要功能有:(1)训练数据和测试数据的非线性主元提取(降维、特征提取) (2)SPE和T2统计量及其控制限的计算 (3)故障检测 参考文献: Lee J M, Yoo C K, Choi S W, et al. Nonlinear

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Practical-Guide-to-Principal-Component-Methods-in-R

Practical-Guide-to-Principal-Component-Methods-in-R是一本很好的讲解PCA等多元统计分析实战的书;作者也开发很多相关的R语言package。这本书原理和实践都有一定的涉及,并且对如何解读结果也有很好的总结。是大数据分析,生物信息学分析等领域不可多得的好书。

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Improved Kernel Principal Component Analysis

Improved Kernel Principal Component Analysis and Its Application for Fault Detection

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greenplum-db-6.2.1-rhel7-x86_64.rpm Pivotal Greenplum 6.2 Release Notes This document contains pertinent release information about Pivotal Greenplum Database 6.2 releases. For previous versions of the release notes for Greenplum Database, go to Pivotal Greenplum Database Documentation. For inf

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Principal Component Analysis

About this book Principal component analysis is central to the study of multivariate data. Although one of the earliest multivariate techniques it continues to be the subject of much research, ranging from new model- based approaches to algorithmic ideas from neural networks. It is extremely versat

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Generalized Principal Component Analysis

作者:Vidal, René, Ma, Yi, Sastry, S.S. 2016年新书。据作者说:研究 unsupervised learning,从一百多年前的PCA讲到压缩感知,知识纵跨上百年。横跨代数几何,数理统计,高维数据处理,优化算法。而应用更涉及科学和工程各个领域,是数据科学的入门基础

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ModbusTCP/RTU网关设计

基于UIP协议栈,实现MODBUS联网,可参考本文档资料,有MODBUS协议介绍

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html+css+js制作的一个动态的新年贺卡

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分布式服务框架原理与实践(高清完整版)

第1章应用架构演进1 1.1传统垂直应用架构2 1.1.1垂直应用架构介绍2 1.1.2垂直应用架构面临的挑战4 1.2RPC架构6 1.2.1RPC框架原理6 1.2.2最简单的RPC框架实现8 1.2.3业界主流RPC框架14 1.2.4RPC框架面临的挑战17 1.3SOA服务化架构18 1.3.1面向服务设计的原则18 1.3.2服务治理19 1.4微服务架构21 1.4.1什么是微服务21 1.4.2微服务架构对比SOA22 1.5总结23 第2章分布式服务框架入门25 2.1分布式服务框架诞生背景26 2.1.1应用从集中式走向分布式.26?

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