PCA算法故障诊断

PCA（主成分分析）算法，主要用于数据降维，保留了数据集中对方差贡献最大的若干个特征来达到简化数据集的目的。 实现数据降维的步骤： 1、将原始数据中的每一个样本用向量表示，把所有样本组合起来构成一个矩阵，通常需对样本矩阵进行处理，得到中性化样本矩阵 2、求样本矩阵的协方差矩阵 3、求协方差矩阵的特征值和特征向量 4、将求出的特征向量按照特征值的大小进行组合形成一个映射矩阵。并根据指定的PCA保留的特征个数取出映射矩阵的前n行或者前n列作为最终的映射矩阵。 5、用映射矩阵对数据进行映射，达到数据降维的目的。

%原始数据集data0[]159×6.
data0=[0.05	61	65	1.15	2.5		7.7625;
0.3	60	62.5	1.1	2.4		6.8625;
0.2	59	62.5	0.9	1.7		9.5625;
0.3	63	66	0.9	1.6		7.65;
0.2	62.5	65	0.8	 2		7.65;
0.3	60	64	1	1.55		8.4375;
0.1	59	64	1.1	2		8.6625;
0.05	62.5	65	0.9	 2.1		6.4125;
0.1	58.5	63	1	2.1		8.4375;
0.15	62	63	1.05	2.1		7.4250;
0.05	58.5	63	1.2	 2.1		7.9875;
0.05	62.5	63.5	1.05	2.1		7.200;
0.15	59	63.5	0.9	1.6		8.2125;
0.05	61	65	1	1.75		6.8625;
0.35	60	63	1.2	2.65		7.875;
0.25	60	64	1	1.85		7.0875;
0.1	 58.5	62.5	0.85	1.9		8.4375;
0.15	59	63.5	0.9	1.85		7.2000;
0.1	61	64	0.9	1.85		7.7625;
0.15	56.5	63	0.95	1.8		8.325;
0.2	62	63	1	2.2		10.0125;
%12月份
0.35	58	62.5	1.05	1.9		7.3125;
0.4	58	62.5	1.05	2.2		7.5375;
0.05	59	65	1.1	 2		8.2075;
0.35	60	65	1	1.75		8.1;
0.25	55.5	63.5	1.2	 2.5		9.7875;
0.05	59.5	63	1.2	 2.1		8.2125;
0.45	59.8	63	0.8	 1.8		7.875;
0.8	 60	64.5	0.8	1.65		7.425;
0.1	61	64.8	0.9	1.7		8.55;
0.3	57.5	62.5	1.05	2.35		9.5625;
0.2	60.5	62.5	1	2.75		7.0875;
0.2	58	63	1.1	2.15		7.2;
0.9	58	62	0.9	2		7.3125;
0.3	60.5	65	1.1	2.15		6.975;
0.15	58.5	62	1	2.1		7.0875;
0.2	60	63	1.15	2.5		7.2;
0.25	60	64	1.05	1.65		6.4125;
0.15	57	64	0.95	2.65		7.2;
0.1	58.5	64	1.2	2.4		7.2;
0.15	60.5	64	0.9	2.1		7.425;
0.15	60	63	1	2.6		6.975;
0.25	60.5	64	1.1	2.1	7.2;
0.1	60.5	64	1.1	1.9		6.8625;
0.15	60.5	61	0.85	1.6		5.0625;
0.1	60	62.5	1	2.15		5.2875;
0.2	55	62.5	0.95	2.1	9.45;
0.95	57.5	61.5	1.1	1.8		6.6375;
0.5	58	61	0.8	1.9		6.4125;
0.3	57.5	62.5	0.75	1.7		6.525;
0.15	59.5	62.5	1	2		6.75;
%2003年1月份
0.35	59	64.5	0.95	1.95		7.9875;
0.1	60.5	65	1.05	1.8		7.9875;
0.35	60	64.5	0.85	1.8		8.4375;
0.1	58.5	64	1.05	2.05		8.55;
0.15	61	64	0.9	1.9		7.875;
0.05	59	65	0.9	1.7		7.9875;
0.25	59	64	1.2	2.1		8.4375;
0.2	61	63.5	0.85	1.5		7.2;
0.25	59.5	63.5	0.7	1.55		7.5375;
0.2	58	62	1.05	1.7		7.3125;
0.15	60	65	0.95	1.9		8.4375;
0.05	61.5	65	0.75	1.7		7.425;
0.35	59	64	0.9	1.6		8.1;
0.1	59	63	1	1.9		7.9875;
0.15	61	65	1.2	1.9 	6.525;
0.25	60.5	66.5	1.05	1.5		8.2125;
0.1	62	65	1	1.8		6.975;
0.15	59	62	1	2.15		7.875;
0.15	60	65	1	2		7.425;
0.05	61.5	63.5	0.7	1.9		7.5375;
0.05	60	66	1	2.45		8.775;
0.05	56.5	65	1.05	2.15	8.1;
0.05	60.5	65	1.1	1.95		7.0875;
1	60	61.5	1.3	2.65		7.3125;
1.95	57	61	1.1	2.35		8.1;
0.75	59	62.5	1.1	2.2		8.6625;
0.1	59.5	66.5	1.8	3.2		7.65;
1.15	59	61.5	1.55	2.5		6.6375;
1.25	56	61	1.2	2.1		7.5375;
0.5	59	64	1.2	2.5		7.2;
1.45	60	62.5	1.6	3.4		4.3875;
0.05	58.5	63	1.5	3.3		9.45;
0.15	59	62.5	1	2.2		6.6375;
0.05	57.5	62.5	1.8	3.6		7.9875;
0.2	57.5	62.5	1.9	3.6		8.4375;
1.4	56	63.5	1.3	2.1		5.9625;
0.05	56	65	2.05	3.8		7.3125;
0.1	55	63	1.9	3.7		7.7825;
0.5	61	65	1.35	2.8		6.8625;
0.65	57	63.5	1.5	2.3		7.65;
0.15	55.5	61.5	1.8	3.5		7.5375;
0.25	56	63	1.95	3.1		8.325;
0.1	58.5	65	1.5	3.15		7.0875;
0.65	58.5	64	1.4	2.8		6.975;
0.05	59.5	66	1.5	3.1		9.45;
0.35	60.5	66.5	0.9	 2.3 8.4375;
%12  月份 
0.25	58.5	65	1.2	2.4		7.2;
0.8	61	63.5	0.95	1.95		6.8625;
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 属性            大小     日期    时间   名称
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