function?[train_kpcatest_kpca]?=?kpcaFordata（traintestthresholdrbf_var）
%train?是訓(xùn)練數(shù)據(jù)
%test??是測(cè)試數(shù)據(jù)
%threshold?是閥值，是累計(jì)特征值的和占總的特征值的和的百分比，其范圍是1—100。
%rbf_var?是徑向基函數(shù)的參數(shù)
%%?Data?kpca?processing
%%?源地址：http://blog.sina.com.cn/lssvm
%這個(gè)思路應(yīng)該是這樣的：根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)得到中心核矩陣，計(jì)算出指定的特征向量（這是目的）。同樣根據(jù)測(cè)試數(shù)據(jù)計(jì)算出測(cè)試數(shù)據(jù)的中心核矩陣，利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)的特征向
%量計(jì)算出測(cè)試數(shù)據(jù)的kpca
%%?函數(shù)默認(rèn)設(shè)置
if?nargin?<4
rbf_var=10000;%？
end
if?nargin?<3
threshold?=?90;
end
%%?數(shù)據(jù)處理
patterns=zscore（train）;?%訓(xùn)練數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
test_patterns=zscore（test）;?%測(cè)試數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
train_num=size（patterns1）;?%train_num是訓(xùn)練樣本的個(gè)數(shù)
test_num=size（test_patterns1）;%test_num是測(cè)試樣本的個(gè)數(shù)
cov_size?=?train_num;?%cov_size是訓(xùn)練樣本的個(gè)數(shù)
%%?計(jì)算核矩陣這是一個(gè)對(duì)稱(chēng)陣
for?i=1:cov_size
????for?j=i:cov_size
????????K（ij）?=?exp（-norm（patterns（i:）-patterns（j:））^2/rbf_var）;?%核函數(shù)?rbf_var?？？
????????K（ji）?=?K（ij

?屬性????????????大小?????日期????時(shí)間???名稱(chēng)
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????2355??2013-05-01?21:38??kpcaFordata.m