帮我写一个基于凯西斯储大学轴承数据的轴承故障诊断包含高斯聚类和EVT的MATLAB代码

好的，以下是一个基于凯西斯储大学轴承数据的轴承故障诊断包含高斯聚类和EVT的MATLAB代码示例：

首先，我们需要加载数据集：

load('KSC.mat'); % 加载数据集
data = X138_DE_time; % 选择需要处理的数据列

然后，我们可以进行高斯聚类：

% 高斯聚类
num_clusters = 3; % 聚类数量
opts = statset('Display','final');
[idx, centers] = kmeans(data, num_clusters, 'Distance','sqEuclidean', 'Replicates',5, 'Options',opts);

% 可视化聚类结果
figure;
plot(data(idx==1,:), 'r.');
hold on
plot(data(idx==2,:), 'b.');
plot(data(idx==3,:), 'g.');
plot(centers(:,1), 'kx', 'MarkerSize',10, 'LineWidth',3);
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Centroids');
title('K-means Clustering');

接下来，我们可以使用极值理论来检测异常值并进行故障诊断：

% 极值理论
threshold = 0.95; % 阈值
for i = 1:num_clusters
    cluster_data = data(idx == i);
    pd = fitdist(cluster_data, 'ExtremeValue');
    quantile_data = quantile(cluster_data, threshold);
    threshold_data = icdf(pd, 1-threshold);
    if quantile_data > threshold_data
        fprintf('Cluster %d: Fault detected!\n', i);
    else
        fprintf('Cluster %d: No fault detected.\n', i);
    end
end

完整的MATLAB代码如下：

load('KSC.mat'); % 加载数据集
data = X138_DE_time; % 选择需要处理的数据列

% 高斯聚类
num_clusters = 3; % 聚类数量
opts = statset('Display','final');
[idx, centers] = kmeans(data, num_clusters, 'Distance','sqEuclidean', 'Replicates',5, 'Options',opts);

% 可视化聚类结果
figure;
plot(data(idx==1,:), 'r.');
hold on
plot(data(idx==2,:), 'b.');
plot(data(idx==3,:), 'g.');
plot(centers(:,1), 'kx', 'MarkerSize',10, 'LineWidth',3);
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Cluster 3', 'Centroids');
title('K-means Clustering');

% 极值理论
threshold = 0.95; % 阈值
for i = 1:num_clusters
    cluster_data = data(idx == i);
    pd = fitdist(cluster_data, 'ExtremeValue');
    quantile_data = quantile(cluster_data, threshold);
    threshold_data = icdf(pd, 1-threshold);
    if quantile_data > threshold_data
        fprintf('Cluster %d: Fault detected!\n', i);
    else
        fprintf('Cluster %d: No fault detected.\n', i);
    end
end

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据自己的数据集和需求进行修改和适应。