kpca_svm matlab代码

以下是使用KPCA和SVM进行分类的Matlab代码示例：

% 加载数据
load('data.mat');

% 数据预处理
X = normalize(X);

% KPCA
K = kernelmatrix('rbf', X, X, 1); % 使用RBF核函数
N = size(K, 1);
one_n = ones(N, N)/N;
K_c = K - one_n*K - K*one_n + one_n*K*one_n; % 中心化核矩阵
[V, D] = eig(K_c);
[~, index] = sort(diag(D), 'descend');
V = V(:, index);
alpha = V(:, 1:100); % 取前100个主成分

% 建立SVM模型
svmModel = fitcsvm(alpha, Y, 'KernelFunction', 'linear', 'BoxConstraint', 10);

% 预测
pred = predict(svmModel, alpha);

% 计算准确率
accuracy = sum(pred == Y) / numel(Y);
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy*100);

其中，`data.mat`是包含训练数据`X`和标签`Y`的Matlab数据文件。这个例子使用了RBF核函数和线性核函数建立SVM模型。您可以根据自己的需求选择不同的核函数和参数。