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摘　　　要：針對利用核主成分分析方法處理非線性問題存在對干擾點的敏感性和特征空間中的主成分缺乏明確的物理意義等缺點，提出了一種改進(jìn)的模糊ＫＰＣＡ（ＩｍｐｒｏｖｅｄＦｕｚｚｙＫｅｒｎｅｌＰｒｉｎｃｉｐａｌＣｏｍｐｏｎｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ，ＩＦＫＰＣＡ）算法，對每個樣本點進(jìn)行加權(quán)處理，并利用基于距離的特征核函數(shù)和徑向基核函數(shù)，把特征空間中的重構(gòu)誤差和輸入空間的誤差對應(yīng)起來。用算法對２個無干擾和有干擾的數(shù)據(jù)集進(jìn)行了仿真實驗。同時，對藥物代謝的數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分提取...