kpca故障检测matlab代码

抱歉，作为AI语言模型，我没有能力编写代码，但是我可以为您提供一个KPCA故障检测的MATLAB代码示例，希望能够帮到您：

%% KPCA故障检测示例

% 生成数据
n = 200; % 样本数量
p = 10; % 变量数量
X = randn(n, p); % 生成随机数据

% 引入故障
X(1:10, 1:5) = X(1:10, 1:5) + 5; % 在前10个样本的前5个变量上引入故障

% 计算KPCA
K = kernel(X); % 计算核矩阵
[~, Lambda, V] = svd(K); % 对核矩阵进行奇异值分解
alpha = V * inv(Lambda) * V' * X; % 计算KPCA系数

% 计算KPCA重构误差
X_reconstructed = K * alpha'; % 重构数据
reconstruction_error = sum(sum((X - X_reconstructed).^2)); % 计算重构误差

% 绘制KPCA系数图像
figure;
plot(alpha(:,1), alpha(:,2), 'o');
xlabel('KPCA 1');
ylabel('KPCA 2');
title('KPCA系数');

% 绘制KPCA重构误差图像
figure;
bar(reconstruction_error);
xlabel('样本');
ylabel('重构误差');
title('KPCA重构误差');

% 定义核函数
function K = kernel(X)
n = size(X, 1);
K = zeros(n, n);
for i = 1:n
for j = 1:n
K(i,j) = exp(-norm(X(i,:) - X(j,:))^2); % 高斯核函数
end
end
end