rbf_kernel_matrix

`rbf_kernel_matrix` 是一个函数，用于计算具有径向基函数(RBF)核的数据点之间的核矩阵。径向基函数(RBF)是常用的一种核函数，可用于支持向量机(SVM)、核主成分分析(KPCA)等机器学习算法中。

在计算核矩阵时，`rbf_kernel_matrix` 函数需要输入数据点的三维坐标，以及一个 RBF 核参数，通常是一个标量。函数返回的是一个矩阵，矩阵的元素是数据点之间的 RBF 核函数值。具体而言，设 $x_1, x_2, \dots, x_n$ 是 $n$ 个数据点，核函数的形式为：

$$K(x_i, x_j) = \exp\left(-\frac{\|x_i - x_j\|^2}{2\sigma^2}\right)$$

则 `rbf_kernel_matrix` 函数返回的矩阵 $K$ 的元素为：

$$K_{ij} = K(x_i, x_j) = \exp\left(-\frac{\|x_i - x_j\|^2}{2\sigma^2}\right)$$

其中，$\sigma$ 是 RBF 核函数的参数，用于控制核函数的“宽度”，也称为核函数的带宽。带宽越大，核函数的值下降得越慢，数据点之间的相似度也就越大，反之则相似度越小。