资源简介
本程序利用KPCA来对原始数据进行降维，里面有较为详细的注解，能够帮助大家理解，程序比较精简，是在前人的基础上进行的修改后的结果，运行绝对无错误。
代码片段和文件信息
%% ------------绝对正确的KPCA降维算法--------
clc
close all;
clear;
load（‘C:\MATLAB\数据分解\ORtrain1.mat‘）
X_train=ORtrain1;
patterns=zscore（X_train）; %训练数据标准化
[train_numDimFS]=size（patterns）;%train_num是训练样本的个数
cov_size = train_num %cov_size是训练样本的个数
%% 计算核矩阵
K=zeros（cov_sizecov_size）;
rbf_var=10000;%？???
for i=1:cov_size
for j=i:cov_size
K（ij） = exp（-norm（patterns（i:）-patterns（j:））^2/rbf_var）; %核函数 rbf_var ？？
K（ji） = K（ij）;
end
end
unit = ones（cov_size cov_size）/cov_size;%cov_size是样本的个数 求E
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