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Matlab KPCA代码-DNOM: DNOM

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简介：
DNOM是基于Matlab开发的一种用于数据处理和特征提取的KPCA算法实现工具。它为复杂数据分析提供了高效的解决方案。 Matlabkpca程序动态神经正交映射用于故障检测可以直接运行文件“Comparison_DPCA_DKPCA_DNOM.m”以获取图1中的DPCA、DKPCA和DNOM的结果。文件“Comparison_DPCA_DKPCA_DNOM.m”，“KPCA.m”和“constructKernel.m”应位于同一目录中。我们使用的Matlab版本是R2017b，且未在其他版本的Matlab上测试代码。 为了GPU加速和快速计算，使用PyTorch软件包开发了python代码。“dnom.py”设计用于对TE数据执行DNOM，在运行代码“dnom.py”之前，请安装以下python库： - python==3.5 - numpy==1.13.3 - PyTorch==0.2 - scikit-learn==0.19.0 有关使用PyTorch进行GPU加速的信息，可以在Linux上通过运行“python3 dnom.py”来执行。

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  • Matlab KPCA代码-DNOM: DNOM
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    DNOM是基于Matlab开发的一种用于数据处理和特征提取的KPCA算法实现工具。它为复杂数据分析提供了高效的解决方案。 Matlabkpca程序动态神经正交映射用于故障检测可以直接运行文件“Comparison_DPCA_DKPCA_DNOM.m”以获取图1中的DPCA、DKPCA和DNOM的结果。文件“Comparison_DPCA_DKPCA_DNOM.m”，“KPCA.m”和“constructKernel.m”应位于同一目录中。我们使用的Matlab版本是R2017b，且未在其他版本的Matlab上测试代码。 为了GPU加速和快速计算，使用PyTorch软件包开发了python代码。“dnom.py”设计用于对TE数据执行DNOM，在运行代码“dnom.py”之前，请安装以下python库： - python==3.5 - numpy==1.13.3 - PyTorch==0.2 - scikit-learn==0.19.0 有关使用PyTorch进行GPU加速的信息，可以在Linux上通过运行“python3 dnom.py”来执行。
     
  • 基于MATLAB的KPCA代码
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    本简介提供了一段基于MATLAB实现的KPCA（Kernel Principal Component Analysis）代码。该代码适用于数据降维和特征提取任务，并包含详细的注释说明。 KPCA的MATLAB代码在特征提取方面十分有效。
     
  • MATLAB KPCA故障检测代码
    优质
    本代码实现基于MATLAB的KPCA（核主成分分析）算法进行工业过程故障检测，适用于数据驱动的过程监控系统开发。 KPCA MATLAB故障检测代码可以直接使用。
     
  • 基于MATLAB的KPCA算法实现代码
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB环境下的KPCA（Kernel Principal Component Analysis）算法实现代码。通过该代码库，用户能够进行非线性数据降维，并应用于模式识别、特征提取等领域。 KPCA算法的代码实现使用MATLAB完成，其中kernel核函数包括poly多项式和gaussion高斯函数。
     
  • KPCA与SVM的源代码
    优质
    本资源提供了基于KPCA（Kernel Principal Component Analysis）和SVM（Support Vector Machine）算法的详细源代码，适用于深入学习模式识别与机器学习技术的研究者及开发者。 KPCA+SVM源代码使用MATLAB进行仿真实现，非常实用。
     
  • KPCA故障检测完整代码
    优质
    本资源提供了基于KPCA(Kernel Principal Component Analysis)算法实现的工业过程故障检测完整代码。包含了数据预处理、模型训练及异常检测等关键步骤。适合对机器学习与工业应用感兴趣的开发者研究和实践使用。 KPCA（Kernel Principal Component Analysis）用于故障检测的完整代码可以包括数据预处理、核函数的选择与应用、主成分分析以及异常检测等多个步骤。该过程通常涉及到使用适当的库如Scikit-learn或自定义实现来完成，具体实现在很大程度上取决于应用场景和问题的具体需求。
     
  • 基于KPCA的人脸识别MATLAB代码（ORL数据库）
    优质
    本项目提供了一种基于核主成分分析(KPCA)的人脸识别方法，并在ORL人脸数据库上进行了实验验证。通过MATLAB实现，为研究人脸识别技术提供了有价值的参考代码和数据集应用实例。 使用KPCA算法对人脸图像进行非线性变换的特征提取，并得到特征向量以实现人脸分类。该方法可以下载并运行。
     
  • 基于Matlab的KPCA与SVM源代码及仿真实现
    优质
    本项目提供了一套使用MATLAB实现的KPCA（Kernel Principal Component Analysis）和SVM（Support Vector Machine）算法的完整源码，并包含详细的仿真案例，旨在为机器学习的研究者和开发者提供便捷的学习与应用工具。 用Matlab实现KPCA+SVM的源代码及仿真实现。
     
  • MATLAB中的KPCA函数
    优质
    简介：本文介绍了MATLAB中用于执行核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis, KPCA）的函数。通过实例演示了如何利用这些工具进行非线性数据降维，并附有代码示例和解释，帮助读者理解KPCA的工作原理及其应用价值。 我发现了大家在寻找经典的MATLAB程序KPCA，这里分享出来供大家使用。