用matlab实现用距离矩阵求出对应的相似度矩阵,通过多项式核函数完成
时间: 2023-12-31 11:04:17 浏览: 211
KPCA算法代码实现,MATLAB实现。kernel核函数为poly和gaussion。1.rar
好的,我了解了你的问题。下面是使用MATLAB实现的步骤:
1. 首先,我们需要准备一个距离矩阵D,其中D(i,j)表示第i个样本和第j个样本之间的距离。
2. 接下来,我们可以使用多项式核函数来计算相似度矩阵K。具体地说,K(i,j) = (gamma * D(i,j) + coef0)^degree,其中gamma、coef0和degree是多项式核函数的参数。
3. 最后,我们可以通过归一化相似度矩阵,将其转换为相似度矩阵S。具体地说,S(i,j) = K(i,j) / sqrt(K(i,i) * K(j,j))。
下面是一个MATLAB代码示例,用于计算相似度矩阵:
```matlab
% 准备距离矩阵D
D = pdist(data);
% 将距离矩阵转换为方阵
D = squareform(D);
% 计算多项式核函数的参数
gamma = 1;
coef0 = 1;
degree = 2;
% 计算相似度矩阵K
K = (gamma * D + coef0).^degree;
% 归一化相似度矩阵,得到相似度矩阵S
S = K ./ sqrt(diag(K) * diag(K)');
```
其中,data是一个包含样本数据的矩阵。请注意,这只是一个简单的示例,实际中还需要根据具体情况调整多项式核函数的参数。
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