”在本次基于pca的异常检测算法中,主要的参数设置总共有两个,首先是累计贡献率,其次是阈值的确定。首先在pca降维中,我们选取累计贡献率为0.95之前的主成分作为新的特征向量,这些主成分能够保留原始数据中大部分的信息,同时去除了噪声和冗余信息。通过对新的特征向量进行异常检测,我们能够更加准确地识别出异常数据点,提高了算法的精度和效率。然后计算每个样本点到正常数据的均值点的欧几里得距离。最后,它使用np.percentile函数计算距离的99%分位数,作为异常检测的阈值。这意味着,如果一个新的样本点到正常数据的均值点的距离超过了这个阈值,那么它就被认为是异常点。“ 仿照上述语句扩写如下句子 使用SVD分解计算X的低秩近似的秩,这里设置为2。 - `n_components`:PCA降维后的维度,这里设置为2。 - `threshold`:异常得分的阈值,这里设置为残差矩阵距离的95%分位数。
时间: 2023-06-19 08:06:00 浏览: 69
在本次基于SVD分解的异常检测算法中,主要的参数设置总共有两个,首先是X的低秩近似的秩,这里设置为2,其次是异常得分的阈值,这里设置为残差矩阵距离的95%分位数。首先使用SVD分解计算X的低秩近似,保留前2个奇异值对应的左右奇异向量作为新的特征向量,这些特征向量能够保留原始数据中大部分的信息,同时去除了噪声和冗余信息。通过对新的特征向量进行异常检测,我们能够更加准确地识别出异常数据点,提高了算法的精度和效率。然后计算每个样本点到正常数据的低秩近似的欧几里得距离,得到残差矩阵距离。最后,它使用np.percentile函数计算残差矩阵距离的95%分位数,作为异常检测的阈值。这意味着,如果一个新的样本点到正常数据的低秩近似的距离超过了这个阈值,那么它就被认为是异常点。
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基于PCA方法的故障检测算法
基于PCA(Principal Component Analysis)方法的故障检测算法是一种常用的多变量统计过程控制方法,用于监测工业生产过程中的异常和故障。该算法通过对多变量数据进行主成分分析,将数据降维,提取主要变量,进而建立数据模型,通过监测数据的残差与阈值的比较,来判断生产过程是否存在异常或故障。
具体而言,基于PCA方法的故障检测算法包括以下步骤:
1.采集多变量数据,并进行预处理,例如去除噪声、缺失值等。
2.进行主成分分析,提取主要变量,并建立数据模型。
3.监测数据的残差与阈值的比较,以判断生产过程是否存在异常或故障。
4.若存在异常或故障,则进行相应的处理和维护。
需要注意的是,基于PCA方法的故障检测算法需要根据具体的生产过程进行调整和优化,以提高检测的准确性和可靠性。
怎么选取PCA累计方差贡献率大于0.85的主成分,代码是什么
以下是一个简单的Python代码示例,用于选择累积方差贡献率大于0.85的主成分:
```
from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np
# 假设X是原始数据矩阵,n_components是主成分数量
pca = PCA(n_components=X.shape[1])
pca.fit(X)
# 获取每个主成分的方差贡献率
variance_ratio = pca.explained_variance_ratio_
# 计算累积方差贡献率
cumulative_variance_ratio = np.cumsum(variance_ratio)
# 获取第一个累积方差贡献率大于0.85的主成分的序号
selected_components = np.argmax(cumulative_variance_ratio > 0.85)
# 选取累积方差贡献率大于0.85的主成分
X_pca = pca.transform(X)[:, :selected_components]
```
请注意,此代码示例仅适用于使用scikit-learn库的PCA实现。如果您使用其他PCA实现,请参阅该实现的文档,以确定如何获取累积方差贡献率。
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