【摘 要】
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针对大规模样本集的核主成分分析（KPCA）存在计算代价巨大的问题,提出一种新的KPCA快速算法。该算法通过施行改进初始中心选择策略的K-均值聚类算法划分样本集,然后选取每个分类
【基金项目】
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浙江省统计局2011年度统计学术类重点课题(浙统20L139)
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针对大规模样本集的核主成分分析（KPCA）存在计算代价巨大的问题,提出一种新的KPCA快速算法。该算法通过施行改进初始中心选择策略的K-均值聚类算法划分样本集,然后选取每个分类的中心作为样本集建立KPCA模型。将该方法应用于TE（Tennessee Eastman）过程的故障诊断,与基于全体样本的KPCA进行比较。实验结果表明,二者的诊断效果相当,但是新的方法在计算上所耗费的时间更少。
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