本发明涉及一种基于数据混合特征的无向图邻接矩阵改进算法,建立一种能够对原始数据进行特征分析并进行数据分类的算法，本发明充分考虑在进行数据特征分析时的数据相关性问题，提出了针对数据关系建立基于数据混合特征的无向图邻接矩阵，首先提取峰值、峭度、脉冲、裕度四个无量纲参数和小波包能量作为特征向量，再分别求出每一维的特征向量中每个数据间的欧氏距离，并建立无向图邻接矩阵。用SVD算法对每维特征的邻接矩阵提取特征值向量，最后将提取后的向量输入到训练好的SVM模型中，即可准确诊断出不同故障类型。