原始数据每一行代表一个短行程，假如降到10维，能输十个变量分别命名为1，2，3，4，5，6，6，8，9，10每个变量代表一个短行程，里面输出了包含的原始短行程

明白了，你可以使用一个结构体来存储十个变量，每个变量代表一个主成分，并包含对应的原始短行程数据。以下是示例代码：

close all;
clc;

X1 = xlsread('C:\Users\鲍\Desktop\科研\南京2.xlsx');
[X1,~] = mapminmax(X1'); % 归一化处理，注意要对数据进行转置

choice = 1;          % 1代表高斯核，2代表多项式核，3代表线性核，4代表指数核，5代表拉普拉斯核
sigma = 8;             % 核参数
target_dimension = 10;   % KPCA降维后保留的维度

[X1_KPCA,~] = myKPCA(X1, sigma, choice, target_dimension); % 执行KPCA

% 创建一个结构体用于存储每个变量
variables = struct;

% 对每个主成分进行跟踪并存储包含的原始短行程
for i = 1:target_dimension
    idx = find(X1_KPCA(:,i) > 0); % 找到第i个主成分大于0的样本索引
    short_trips = X1(idx,:); % 提取对应的原始短行程数据
    
    % 存储到结构体中
    variables.(num2str(i)) = short_trips;
end

% 输出每个变量的内容
for i = 1:target_dimension
    disp(['变量', num2str(i), '包含的原始短行程：']);
    disp(variables.(num2str(i)));
end

在这个示例代码中，我们创建了一个结构体 `variables` 来存储每个变量。在循环中，我们找到每个主成分大于0的样本索引，并提取对应的原始短行程数据，然后将其存储到结构体 `variables` 中，以主成分的数字作为字段名。

最后，我们使用另一个循环来输出每个变量的内容。通过访问结构体字段 `variables.(num2str(i))`，你可以获取对应的原始短行程数据。

请注意，你需要根据实际情况修改和调整代码，以适应你的数据和需求。