SVM-RFE-RBF算法伪代码

下面是 SVM-RFE-RBF（基于径向基函数的支持向量机递归特征消除）的伪代码：

输入：训练数据集 X，标签集 y，特征选择数量 k，径向基函数参数 gamma
输出：特征选择后的数据集 X_new

1. 初始化特征权重向量 w，将所有特征的权重设置为1
2. 重复以下步骤直到选择了 k 个特征：
   a. 使用支持向量机模型拟合训练数据集 X 和标签集 y，使用当前特征权重向量 w，径向基函数参数 gamma
   b. 计算每个特征的重要性得分，可以使用特征的权重或其他评估指标
   c. 选择最不重要的特征（得分最低的特征）并将其权重设置为0
3. 从原始数据集 X 中提取选择的 k 个特征，生成新的数据集 X_new

返回 X_new

SVM-RFE-RBF 是在 SVM-RFE 算法的基础上引入了径向基函数参数 gamma。在实际应用中，你可能需要根据具体的编程语言和机器学习库进行相应的实现。