）选择正常运行的样本数据作为PCA建模数据。
（2）对PCA数据矩阵进行数据预处理。
（3）计算协方差矩阵的前K个特征值以及特征值所对应的特征向量。
（4）建立主元模型。
（5）计算SPE统计量和Hotelling统计量的控制限。
再结合SPE图，对各变量所对应的贡献率进行比较，得出第22个变量出现问题
22个传感器的数据太低 存在大量的缺陷和问题
基于Gui设计
即希望Var（F1）越大，表示包含的信息越多。因此在所有的线性组合中所选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个变量的信息，再考虑选取F2即第二个线性组合，为了有效地反映原来
代码
spet2用于进行故障诊断基于Gui-机器学习文档类资源-CSDN文库
