kpca降维算法matlab

以下是使用MATLAB实现的KPCA降维算法示例代码：

1. 加载数据集

load iris_dataset
X = meas;

2. 计算核矩阵

% 使用Gaussian核函数
sigma = 1;
K = exp(-pdist2(X,X).^2/(2*sigma^2));

3. 中心化核矩阵

n = size(K,1);
one_n = ones(n,n)/n;
K_centered = K - one_n*K - K*one_n + one_n*K*one_n;

4. 计算特征值和特征向量

[V,D] = eig(K_centered);
eigenvalues = diag(D);
eigenvectors = V;

5. 选择前k个特征向量

k = 2;
eigenvectors = eigenvectors(:,end:-1:end-k+1);

6. 投影数据

X_projected = K_centered*eigenvectors;

7. 可视化结果

gscatter(X_projected(:,1),X_projected(:,2),species);
xlabel('Component 1');
ylabel('Component 2');