在实验中，使用高斯径向基函数对点集进行变形，其系数是来自零均值，标准方差为0.02~0.08的高斯分布，请给出上述对点集变形描述在MATLAB实现的具体代码

在MATLAB中，使用高斯径向基函数（Gaussian Radial Basis Function，RBF）对点集进行变形通常涉及到核方法和支持向量机（SVM）等机器学习应用中的映射。以下是一个简化的例子，展示了如何使用`rbf`内核函数对数据进行非线性变换：

% 假设我们有一个二维输入矩阵X (n x d)，其中n是样本数，d是特征维度
X = randn(100, 2); % 生成100个随机二维点作为示例

% 定义高斯径向基函数核的宽度参数，这里选择范围0.02到0.08
sigma = linspace(0.02, 0.08, 10); % 创建一个包含10个不同σ值的数组

% 对每个σ值，计算对应的RBF kernel matrix
K = zeros(size(X, 1), size(X, 1));
for i = 1:length(sigma)
    K(:, :) = K(:, :) + exp(-square(dist(X, X')) / (2 * sigma(i)^2)); % dist()函数计算欧氏距离
end

% 现在K是一个(n x n)的矩阵，每个元素表示两个样本之间的RBF相似度

% 如果你想进一步进行降维或用于支持向量机分类，你可以使用kernel trick将这个矩阵传递给相应的SVM模型
% SVM_model = fitcsvm(X, ones(size(X, 1), 1), 'KernelFunction', 'rbf', 'KernelScale', sigma); % 示例

注意，这只是一个基本示例，实际应用中可能需要处理缺失数据、归一化步骤以及优化模型参数等。