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

% Demo1: Dimensionality reduction or feature extraction using KPCA
% X: training samples
%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%     KPCA       %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Improve the performance by adjusting the following parameters:
% 1. sigma  % kernel width
% 2. dims   % Dimensionality
% ---------------------------------------------------------------------%

clc
clear all
close all

addpath（genpath（pwd））

% 4 circles
load circledata
X = circledata;
figure
for i = 1:4
    scatter（X（1+250*（i-1）:250*i1）X（1+250*（i-1）:250*i2））
    hold on
end

% Train KPCA model
model = kpca_train（X‘type‘0‘sigma‘5‘dims‘2）;

% Visualize the result of dimensionality reduction
figure
for i = 1:4
    scatter（model.mappedX（1+250*（i-1）:250*i1） ... 
        model.mappedX（1+250*（i

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2019-10-16 13:05  data\
     文件       15737  2018-11-09 12:55  data\circledata.mat
     文件      153319  2019-04-10 16:30  data\test.mat
     文件       81003  2019-04-10 16:30  data\train.mat
     文件         833  2019-04-18 23:13  demo1.m
     文件         818  2019-04-18 23:13  demo2.m
     文件        1019  2019-04-18 23:22  demo3.m
     文件        1051  2019-04-18 23:17  demo4.m
     目录           0  2019-10-16 13:05  func\
     文件        2423  2019-04-18 23:14  func\computeCPs.m
     文件         486  2019-04-18 23:14  func\computeKM.m
     文件        1064  2019-04-18 23:14  func\comtupeLimit.m
     文件         749  2019-04-18 23:25  func\constructAM.m
     文件        2550  2019-04-18 23:14  func\CPsKPCA.m
     文件        1415  2019-04-18 23:15  func\kpca_test.m
     文件        3601  2019-04-18 23:21  func\kpca_train.m
     文件        1079  2019-04-18 23:15  func\normalize.m
     文件         879  2019-04-18 23:15  func\plotCPs.m
     文件        1019  2019-04-18 23:15  func\plotResult.m
     目录           0  2019-10-16 13:05  refs\
     文件      125900  2019-04-11 15:44  refs\Deng_Tian_2011_A new fault isolation method based on unified contribution plots.pdf
     文件      430466  2018-11-07 13:53  refs\Lee et al_2004_Nonlinear process monitoring using kernel principal component analysis.pdf