KPCA算法自适应更新步骤

1. 初始化：选择初始的核矩阵K和目标维数d，设置收敛阈值ε和最大迭代次数T，以及初始的权重向量w。

2. 计算中心化核矩阵：利用KPCA公式将K进行中心化，得到中心化核矩阵Kc。

3. 计算特征值和特征向量：对中心化核矩阵Kc进行特征值分解，得到特征值和特征向量。

4. 计算权重向量：根据特征向量和特征值计算权重向量w。

5. 计算重构矩阵：利用权重向量w和中心化核矩阵Kc计算重构矩阵Y。

6. 计算误差矩阵：计算误差矩阵E，即原始数据矩阵X与重构矩阵Y之间的差。

7. 判断收敛：判断误差矩阵E是否小于收敛阈值ε，如果是，则结束迭代；否则，继续迭代。

8. 更新核矩阵：根据误差矩阵E和权重向量w，更新核矩阵K。

9. 重复计算：重复第2-8步，直到误差矩阵E小于收敛阈值ε或达到最大迭代次数T。

10. 输出结果：输出降维后的数据矩阵。