python核密度估计计算KPCA的SPE控制限

首先，需要使用Python中的Scikit-learn库进行核密度估计和KPCA降维。以下是一个简单的示例代码：

from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.decomposition import KernelPCA
from sklearn.neighbors import KernelDensity
import numpy as np

# 生成样本数据
X, y = make_blobs(n_samples=1000, centers=2, random_state=42)

# 计算核密度估计
kde = KernelDensity(kernel='gaussian', bandwidth=0.5)
kde.fit(X)
log_dens = kde.score_samples(X)

# 计算KPCA
kpca = KernelPCA(n_components=2, kernel='rbf', gamma=0.1)
kpca.fit(X)
X_kpca = kpca.transform(X)

# 计算SPE
SPE = np.sum((X - kpca.inverse_transform(X_kpca))**2, axis=1)

# 计算控制限
alpha = 0.01
n = len(SPE)
limit = np.sqrt(-np.log(alpha)*(n/2))*(1 + (n/2)*(1/(n*alpha)))**(1/2)*np.mean(SPE)

print("控制限为：", limit)

在上面的代码中，我们首先使用`make_blobs`函数生成了一个包含1000个样本的二维数据集。然后使用`KernelDensity`函数计算了核密度估计，使用`KernelPCA`函数进行KPCA降维，并计算了SPE。最后，根据控制限的公式计算了控制限并输出。

需要注意的是，这里的控制限是基于正态分布的，所以需要满足样本数充分大的条件。如果样本数比较小，建议使用更加准确的非参数方法计算控制限。