sklearn中的KPCA降维方法，如何得到他的映射矩阵

在scikit-learn中，使用KernelPCA类进行KPCA降维时，可以通过其核函数和主成分分析的特征向量来计算映射矩阵。

具体步骤如下：

1. 首先，使用KernelPCA类拟合数据集，这将计算出主成分分析的特征向量。

2. 根据所选的核函数（例如，高斯核函数），计算每个样本点与所有其他样本点之间的内积，得到Gram矩阵。

3. 使用主成分分析的特征向量和Gram矩阵，计算出映射矩阵。映射矩阵的每一行对应于一个样本在低维空间中的坐标。

这个过程可以通过以下代码实现：

from sklearn.decomposition import KernelPCA

# 创建KPCA对象，设置核函数和降维后的维度
kpca = KernelPCA(kernel='rbf', n_components=2)

# 拟合数据集
kpca.fit(X)

# 计算Gram矩阵
gram = kpca.kernel(X)

# 计算映射矩阵
mapping_matrix = np.zeros((X.shape[1], kpca.n_components))
for i in range(kpca.n_components):
    mapping_matrix[:, i] = np.sum(kpca.alphas_[:, i] * gram.T, axis=1) / np.sqrt(kpca.lambdas_[i])

其中，`X`是原始数据集。在计算映射矩阵时，使用了KPCA对象的`alphas_`属性和`lambdas_`属性，分别表示主成分分析的特征向量和特征值。