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KPCA的R语言程序
KPCA的R语言程序
KPCA
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用来进行基于核数的主成分分析法计算，R语言版本，封装
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KPCA_KPCA_KPCA数据降维_KPCA降维_kpca的r实现_KPCA降维_
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KPCA实现数据降维，数据部分可以自己改，用的是TE故障中的一组数据
kpca的程序
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4星 · 用户满意度95%
用该程序来解决核pca问题，但是其中的核函数用的是高斯核函数，如果要用其他的，改一下就行
KPCA算法实现代码，MATLAB
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KPCA算法代码实现，MATLAB实现。kernel核函数为poly和gaussion。
KPCA故障诊断程序
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5星 · 资源好评率100%
KPCA故障诊断程序 主要是KPCA进行故障诊断对数据的处理
matlab KPCA函数
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KPCA(经典的MATLAB程序)，发现大家都在找，发上来大家共享一下。
kpca 核主成分分析
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4星 · 用户满意度95%
kpca 核主成分分析，别人写的，据说很好用，跟大家分享一下
kpca主成分分析
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kpca主要用于信号处理，对非线性信号进行数据降维，提取特征量
KPCA实现。。。。
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有一个讲解kpca的个PPT，和一个用MATLAB实现的kpca的程序
核主成分分析_KPCA
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核主成分分析
主成分分析
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PCA详解
kpca.rar_KPCA 可用_KPCA的MATLAB代码_kpcamatlab程序_主成分分析_核主成分
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5星 · 资源好评率100%
核主成分分析KPCA的matlab 程序，亲测可用
数据处理程序KPCA
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主成分分析是在做特征筛选时的重要手段,这个方法在大部分的书中都只是介绍了步骤方法,并没有从头到尾把这个事情给说清楚。
kpca程序可用_KPCA_matlab_
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5星 · 资源好评率100%
kpca实现亲测可用，实现简单降维和故障诊断
KPCA MATLAB程序，提供4种核函数，根据贡献率自动选取特征向量
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KPCA MATLAB程序，提供4种核函数，根据贡献率自动选取特征向量
KPCA用于TE过程的程序（matlab)
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pca用于对TE的过程故障诊断中，很好用的一个程序。希望采纳
kpca的matlab程序
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5星 · 资源好评率100%
**主题：核主成分分析（KPCA）在MATLAB中的实现** **一、核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis，...通过理解并运行这个程序，学习者可以深入理解KPCA的工作原理，并将其应用于实际的数据分析项目中。
KPCA人脸识别程序
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总的来说，"KPCA人脸识别程序"结合了非线性降维技术与人脸识别的经典方法，提供了一种有效的解决方案，尤其在处理复杂和非线性的人脸数据时。使用者可以通过理解和调整这个程序，进一步提高人脸识别的准确性和效率。
KPCA的MATLAB程序1
浏览：184
**KPCA（Kernel Principal Component Analysis）MATLAB程序详解** KPCA，全称为Kernel Principal Component Analysis，是主成分分析（PCA）的一种扩展形式。在PCA中，我们通过线性变换找到数据集的新坐标系，使得...
pca-kpca.rar_KPCA matlab_KPCA程序_Matlab KPCA_kca_kpca源程序
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kca & kpca matlab 源程序 需要的可以看看
KPCA该程序用于降维和特征提取。程序包含主程序和子程序，程序已调通
浏览：194
MATLAB是一种广泛应用于科学计算、图像处理和数据分析的语言，其强大的矩阵运算功能使得实现KPCA变得相对简单。MATLAB库中虽然没有内置的KPCA函数，但可以通过自定义函数来实现。程序可能包括`kpca.m`作为主程序，...
KPCA(经典的MATLAB程序)
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4星 · 用户满意度95%
KPCA(经典的MATLAB程序)，发现大家都在找，发上来大家共享一下。
KPCA核主成分分析法matlab算法
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4星 · 用户满意度95%
KPCA核主成分分析法matlab算法，用于矩阵的特征提取
matlabkpca代码-KPCA:内核主成分分析（KPCA）的实现及其应用（代码+描述）
浏览：185
Matlab kpca程序KPCA 这是内核主成分分析（KPCA）及其应用程序（代码+描述）的实现。 这是文件结构： KPCA |-- src |-- myarrow.m |-- mygenerate_data.m |-- mykernel.m |-- myKPCA.m |-- myPCA.m |-- PCAKPCA_test.m |-- Readme.md |-- 学习笔记 _ 核主成分分析(K
KPCA（核PCA）的MATLAB程序
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考虑非线性情况，在PCA方法的基础上加入核方法，即KPCA方法。
多元统计分析第8章主成分分析
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主成分分析（Principal ComponentAnalysis，PCA）一种数据降维技术，将多个具有较强相关性的实测变量综合成少量综合变量。其原理也比较简单，首先需要我们理解变异的重要性。在数据中，一个指标除了可靠、真实之外，还必须反映个体间差异。数据的变异是数据信息的承载体，不同个体取值大同小异，该指标不能很好的区分个体，变异越大，信息量越大。
PCA和KPCA的Matlab和C++程序
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PCA和KPCA的Matlab和C++程序，其中核函数使用的是高斯核函数 PCA和KPCA的Matlab和C++程序，其中核函数使用的是高斯核函数
KPCA程序.rar_KPCA_KPCA降维_KPCA降维度_人工智能_模式识别；人工智能
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模式识别与人工智能KPCA利用核化的思想，将样本的空间映射到更高维度的空间，再利用这个更高的维度空间进行线性降维。
EMD-KPCA-LSTM、EMD-LSTM、LSTM回归预测对比，多输入单输出（Matlab完整程序和数据）
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EMD-KPCA-GRU、EMD-GRU、GRU回归预测对比，多输入单输出（Matlab完整程序和数据）
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EMD-KPCA-GRU、EMD-GRU、GRU回归预测对比，多输入单输出（Matlab完整程序和数据） 基于EMD-PCA-GRU的回归预测模型 提高光伏功率预测精度，对于保证电力系统的安全调度和稳定运行具有重要意义。提出一种经验模态分解（EMD）、核主成分分析（KPCA）和门控循环单元（GRU）相结合的光伏功率预测模型。充分考虑制约光伏输出功率的5种环境因素，首先利用EMD将环境因素序列进行分
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