通过KNN分类法，根据酒的某些性状信息对酒进行分类。然后，通过交叉验证对分类结果进行测试。最后，对数据进行主成分分析，再进行分类。-By KNN classification, according to certain traits information wine wine classification. Then, through cross-validation of the classification tested. Finally, principal component analy

基于贝叶斯理论的高斯过程代码，包含高斯过程回归分析，以及相关噪声处理和高斯过程分类，提供数据进行测试，-Gauss procedure code based on Bayesian theory, including Gaussian process regression analysis, and related processing and noise Gaussian process classification, to provide data for testing, etc.

该算法旨在提取输入信号中的变化最缓慢的特征信号，即反映本质特性的信号。其中包含测试、简介、使用说明等。

主要功能有： （1）训练数据和测试数据的非线性主元提取（降维、特征提取） （2）SPE和T2统计量及其控制限的计算 （3）故障检测 KPCA的建模过程（故障检测）： （1）获取训练数据（工业过程数据需要进行标准化处理） （2）计算核矩阵 （3）核矩阵中心化 （4）特征值分解 （5）特征向量的标准化处理 （6）主元个数的选取 （7）计算非线性主成分（即降维结果或者特征提取结果） （8）SPE和T2统计量的控制限计算