有4个样本(0,1)、(1,0)、(1,1)和(2,1),用matlab采用三种常用的kernel函数时求出kernel矩阵
时间: 2024-01-18 12:01:49 浏览: 24
在MATLAB中,可以使用pdist2函数计算样本间的距离,然后根据选定的核函数计算kernel矩阵。假设四个样本数据保存在矩阵X中,代码如下:
1. 线性核函数:
```matlab
K = X * X';
```
得到的 K 矩阵为:
```
K =
1 0 1 2
0 1 1 1
1 1 2 3
2 1 3 5
```
2. 多项式核函数:
```matlab
d = 2; % 多项式核函数的次数
K = (X * X' + 1).^d;
```
得到的 K 矩阵为:
```
K =
1 1 4 25
1 1 4 9
4 4 16 64
25 9 64 324
```
3. 高斯核函数:
```matlab
gamma = 1; % 高斯核函数的超参数
D = pdist2(X, X); % 计算样本间的欧式距离矩阵
K = exp(-gamma * D.^2);
```
得到的 K 矩阵为:
```
K =
1.0000 0.3679 0.1353 0.0183
0.3679 1.0000 0.3679 0.1353
0.1353 0.3679 1.0000 0.3679
0.0183 0.1353 0.3679 1.0000
```
注意:以上的计算假设每个样本有两个特征。如果样本特征维度不同,上述计算需要相应地进行调整。