from?scipy?import?stats
import?numpy?as?np
import?math
import?matplotlib.pyplot?as?plt
def?PCA（NewXtran）:
????size?=?np.shape（NewXtran）
????USV=np.linalg.svd（NewXtran/math.sqrt（size[0]-1））???
????eigVals=S**2
????arraySum=sum（eigVals）??
????tmpSum=0??
????n=0??
????for?i?in?eigVals:
????????tmpSum+=i????
????????if?tmpSum/arraySum<0.85:
????????????n+=1??????????????
????lamda=eigVals[0:n+1]????????????
????n_eigVect=V[:0:n+1]
????f_eigVect=V[:n+1:size[1]]
????return?nlamdan_eigVectf_eigVect

#離線訓(xùn)練
Xtran?=?np.genfromtxt（“d00_te.dat“）#導(dǎo)入訓(xùn)練數(shù)據(jù)
size?=?np.shape（Xtran）#讀取數(shù)據(jù)尺寸
mean?=?np.mean（Xtranaxis=0）#平均值
std?=?np.std（Xtranaxis=0）#方差
NewXtran?=?np.zeros（（size[0]size[1]））#數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
for?i?in?range（size[1]）:
????NewXtran[:i]?=?（Xtran[:i]-mean[i]）/std[i]
nlamdan_eigVectf_eigVect?=?PCA（NewXtran）#PCA處理
#計(jì)算T2控制線
T2UCL?=?n*（size[0]-1）*（size[0]+1）*stats.f.ppf（0.95nsize[0]-n）/（size[0]*（size[0]-n））??
#計(jì)算SPE控制線
theta?=?np.zeros（（31））
for?i?in?range?（3）:
????theta[i0]?=?sum（lamda**（2*i））;
h0?=?1-（2*theta[00]*theta[20]）/（