matlab kpca的降维数怎么确定请给予实例

可以使用 scree plot 方法来确定降维数。具体来说，我们可以计算每个主成分的方差贡献率，然后画出方差贡献率与主成分个数的关系图，找到一个拐点，该拐点对应的主成分个数就是我们要选择的降维数。下面是一个示例代码：

% 加载数据
load fisheriris
X = meas;

% 对数据进行 KPCA 降维
[coeff, score, latent] = pca(X);
K = exp(-pdist2(X,X).^2/median(pdist2(X,X)).^2);
K_centered = K - mean(K,1) - mean(K,2) + mean(K(:));
[alpha, lambda] = eig(K_centered);
lambda = diag(lambda);
[lambda, idx] = sort(lambda, 'descend');
alpha = alpha(:,idx);
score_kpca = alpha(:,1:2)' * K_centered;

% 计算方差贡献率
variance_ratio = cumsum(lambda) / sum(lambda);

% 画出方差贡献率与主成分个数的关系图
plot(variance_ratio, 'o-')
xlabel('Number of principal components')
ylabel('Variance ratio')

在这个示例中，我们使用鸢尾花数据集进行 KPCA 降维，并计算了前两个主成分的得分。然后，我们计算了每个主成分的方差贡献率，并画出了方差贡献率与主成分个数的关系图。根据图像，我们可以看到，前两个主成分的方差贡献率已经超过了 95%，因此我们可以选择将数据降到二维空间。