《表3 核主成分分析结果》

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《基于改进KPCA和GA-BP神经网络的电能质量稳态指标预测》

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（2） KPCA特征提取。根据聚类结果，采用KPCA方法分别对每一类初始输入变量进行特征提取，将原始信息重新组合并删除重复信息，得到每一类中相互独立又信息量大的主成分。根据累计贡献率大于90%的标准将原来的16维输入变量经KPCA降维后结果见表3。