【SVM分类】核主成分结合改进白鲸算法优化支持向量机KPCA-EBWO-SVM分类【含Matlab源码 3917期】

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分类专栏： 2024年付费专栏智能算法优化神经网络分类预测（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2024-02-25 20:06:04 首次发布
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本文介绍了如何利用核主成分分析（KPCA）结合改进的白鲸优化算法（EBWO）优化支持向量机（SVM），以提升分类性能。文章详细讨论了数据降维的重要性，特别是KPCA在处理非线性数据上的优势，并展示了在Matlab中的具体实现过程，包括数据预处理、参数选择和模型评估。

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🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

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⛄一、核主成分结合改进白鲸算法优化支持向量机KPCA-EBWO-SVM分类

1 KPCA核主成分
1.1 KPCA核主

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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-data.rar
08-12
核主元分析KPCA的降维特征提取以及故障检测应用-data.rar 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 process monitoring using kernel principal component analysis[J]. Chemical engineering science, 2004, 59: 223-234. 1. KPCA的建模过程（故障检测）： （1）获取训练数据（工业过程数据需要进行标准化处理） （2）计算核矩阵 （3）核矩阵中心化 （4）特征值分解 （5）特征向量的标准化处理 （6）主元个数的选取 （7）计算非线性主成分（即降维结果或者特征提取结果） （8）SPE和T2统计量的控制限计算 function model = kpca_train % DESCRIPTION % Kernel principal component analysis % %       mappedX = kpca_train % % INPUT %   X            Training samples %                N: number of samples %                d: number of features %   options      Parameters setting % % OUTPUT %   model        KPCA model % % % Created on 9th November, 2018, by Kepeng Qiu. % number of training samples L = size; % Compute the kernel matrix K = computeKM; % Centralize the kernel matrix unit = ones/L; K_c = K-unit*K-K*unit unit*K*unit; % Solve the eigenvalue problem [V,D] = eigs; lambda = diag; % Normalize the eigenvalue V_s = V ./ sqrt'; % Compute the numbers of principal component % Extract the nonlinear component if options.type == 1 % fault detection     dims = find) >= 0.85,1, 'first'); else     dims = options.dims; end mappedX  = K_c* V_s ; % Store the results model.mappedX =  mappedX ; model.V_s = V_s; model.lambda = lambda; model.K_c = K_c; model.L = L; model.dims = dims; model.X = X; model.K = K; model.unit = unit; model.sigma = options.sigma; % Compute the threshold model.beta = options.beta;% corresponding probabilities [SPE_limit,T2_limit] = comtupeLimit; model.SPE_limit = SPE_limit; model.T2_limit = T2_limit; end复制代码2. KPCA的测试过程： （1）获取测试数据（工业过程数据需要利用训练数据的均值和标准差进行标准化处理） （2）计算核矩阵 （3）核矩阵中心化 （4）计算非线性主成分（即降维结果或者特征提取结果） （5）SPE和T2统计量的计算 function [SPE,T2,mappedY] = kpca_test % DESCRIPTION % Compute the T2 statistic, SPE statistic,and
数据降维方法小结
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数据的形式是多种多样的，维度也是各不相同的，当实际问题中遇到很高的维度时，如何给他降到较低的维度上？前文提到进行属性选择，当然这是一种很好的方法，这里另外提供一种从高维特征空间向低纬特征空间映射的思路。数据降维的目的　　数据降维，直观地好处是维度降低了，便于计算和可视化，其更深层次的意义在于有效信息的提取综合及无用信息的摈弃。数据降维的方法　　主要的方法是线性映射和非线性映射方法两大类。
数据降维（PCA、KPCA、PPCA）及C++实现
陌上花开的博客
07-24 1万+
1、何为数据降维 1.1维数灾难：往往满足采样条件所需的样本数目巨大、样本稀疏、距离计算困难。 1.2降维：利用数学变换将原始高维属性空间转变为低维“子空间”，即在高维采样数据中提取能够表达原始数据的特征。 1.3 降维优点：数据集更易懂、使用和显示；降低算法计算开销；去除噪声。 2、一些降维算法 Principal Component Analysis （PCA） Linear Di...
PCA 主成分分析 KPCA
promisejia
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主成分分析 PCA 1. 结论1. 向量的投影表示： 向量 x 在单位向量 e 上的投影长度值 eTxe^{T }xeTx，投影向量可以表示 eTxee^T x eeTxe 。 所以求向量 a 在另一个向量 b 的投影值可以先求向量 b 的单位向量。(画图列出cos公式，求单位向量公式可理解) 2. PCA算法推导思想 PCA算法将寻找数据里最主要的方面来代替原始数据，从而实现降维。具体地，就是...
非线性降维-核主成分分析KPCA
WEILING123的博客
08-10 5496
1.引言 传统线性降维方法（PCA、LDA、MDS等）通过对原有特征线性组合来实现降维，其本质是将数据投影到一个地位的线性子空间，其优点是方法简单计算容易。但如果原始数据无法表示为特征的线性组合则很难使用线性降维方法。例如Helix曲线。此时需要引入非线性的降维方法。 2.核主成分分析（KPCA） 原理简述 与基于核函数的支持向量机类似，通过将非线性可分问题映射到更高维的特征空间，使其在更高维空间上线性可分。为了将样本x∈Rkx\in R^kx∈Rk映射到维度更高的k维空间，定义非线性映射函数ϕ:Rd→R
【SVM分类】核主成分结合改进白鲸算法优化支持向量机KPCA-EBWO-SVM数据分类【含Matlab源码 4037期】
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03-05 1005
核主成分结合改进白鲸算法优化支持向量机KPCA-EBWO-SVM数据分类 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【SVM分类】基于matlab核主成分结合改进白鲸算法优化支持向量机KPCA-EBWO-SVM分类【Matlab仿真 3917期】.zip
12-18
本次提供的文件《【SVM分类】基于matlab核主成分结合改进白鲸算法优化支持向量机KPCA-EBWO-SVM分类【Matlab仿真 3917期】》是一篇详细论述上述模型及其在Matlab仿真环境下的应用的文献。该文献可能包含理论分析、...
【SVM分类】核主成分结合改进白鲸算法优化支持向量机KPCA-EBWO-SVM分类【含Matlab源码 3917期】.zip
02-07
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12-18
本文提出的KPCA-EBWO-SVM模型，将核主成分分析（KPCA）与改进的白鲸优化算法（EBWO）相结合来优化支持向量机（SVM）。首先，KPCA用于数据的非线性降维，以提取最具代表性的特征，增强模型的分类能力。然后，利用改进...
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Matlab实现KPCA-EBWO-SVM核主成分分析和改进的白鲸优化算法优化支持向量机分类预测（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
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内容概要：本文介绍了如何利用 Matlab 实现 KPCA-EBWO-SVM（核主成分分析、改进的白鲸优化算法和支持向量机）的高维非线性数据分类预测。项目通过 KPCA 提取非线性特征，使用 EBWO 算法优化 SVM 参数，显著提高了...
核化线性降维（KPCA）的理解
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1、为什么要提出核化线性降维（KPCA）？ 答：PCA只能解决数据分布是线性的情况（数据大致分布在一个超平面附近），对于数据分布情况是非线性的有心无力 可以看到，假如数据分布是图（a）的样子，利用PCA得到的图（c）就是杂乱无章的，与他本真的结构差别比较大。 为了解决这个问题，提出了KPCA 2、KPCA的思想是什么？ 答：你不是说数据分布不再是线性的了吗，那我就想到了，当初支持向量机也是遇到过这个问题，他是怎么解决的呢？他把数据映射到高维空间去，在高维空间这些数据就是线性的了。好的，那我也有想法，PCA
机器学习——特征工程之核化线性降维KPCA
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一、前言 1、 线性降维的假设：从高维空间到低维空间的函数映射是线性的 2、 然而，现实任务中大多数可能需要非线性映射才能找到恰当的低维嵌入 3、 低维嵌入：低维（“本真”）空间样本点采样后以某种分布嵌入（映射）到高维空间中 二、KPCA原理 1、 非线性降维常用方法之一：基于核技巧对线性降维方法进行“核化” 2、 PCA求解目标：
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Matlab/simulink污水废水处理仿真基准模型BSM1COST 是“欧盟科学技术合作组织”的简称，其英文全称是“European Co-operation in the field of Scientific and Technical Research”。BSM1所用的过程模型是已被认可的活性污泥一号模型（ASM1）和双指数沉淀速度模型。带14天晴天、阴天、雨天数据。在污水处理的研究领域，Matlab/Simulink的污水废水处理仿真基准模型BSM1可谓是一颗璀璨之星。
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