核脊回归matlab

在MATLAB中，可以使用核脊回归（Kernel Ridge Regression）来进行非线性回归分析。核脊回归是一种基于核技巧的回归方法，它可以处理非线性的输入数据。

下面是一个示例代码，演示如何使用核脊回归进行回归分析：

% 创建示例数据
X = linspace(-5, 5, 100)';
y = sin(X) + 0.5*randn(size(X));

% 设置核函数和超参数
kernel = 'gaussian';  % 使用高斯核函数
sigma = 1;  % 高斯核函数的带宽
lambda = 0.1;  % 正则化参数

% 计算核矩阵
K = kernelMatrix(X, X, kernel, sigma);

% 计算回归系数
alpha = (K + lambda*eye(size(K))) \ y;

% 预测新的数据点
X_new = linspace(-6, 6, 200)';
K_new = kernelMatrix(X_new, X, kernel, sigma);
y_pred = K_new * alpha;

% 绘制结果
plot(X, y, 'b.', X_new, y_pred, 'r-', 'LineWidth', 1.5);
legend('数据', '预测');
xlabel('X');
ylabel('y');

在这个示例中，我们首先创建了一些示例数据，然后选择了高斯核函数作为核函数，并设置了带宽和正则化参数。接下来，我们计算了核矩阵，并使用核矩阵和正则化参数来计算回归系数。最后，我们使用计算得到的回归模型来预测新的数据点，并将结果绘制出来。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。