matlab 核函数

在 Matlab 中，核函数（kernel function）通常用于支持向量机（Support Vector Machines）等机器学习算法中。核函数的作用是将输入数据映射到高维特征空间，从而使得线性不可分的数据在高维空间中变得线性可分。

Matlab 提供了一些常用的核函数，常见的包括：

1. 线性核函数（Linear Kernel）：K(x, y) = x^T * y，其中 x 和 y 是输入数据。
2. 多项式核函数（Polynomial Kernel）：K(x, y) = (x^T * y + c)^d，其中 c 是常数，d 是多项式的次数。
3. 高斯核函数（Gaussian Kernel）：K(x, y) = exp(-||x - y||^2 / (2 * sigma^2))，其中 ||x - y|| 表示欧氏距离，sigma 是高斯核函数的带宽参数。
4. Sigmoid 核函数（Sigmoid Kernel）：K(x, y) = tanh(alpha * x^T * y + beta)，其中 alpha 和 beta 是常数。

你可以根据具体的问题和数据特点选择合适的核函数。在 Matlab 中，可以使用函数 svmtrain 来训练支持向量机模型，并指定核函数的类型和参数。