跪求matlab实现KPCA和KECA的代码!非常感谢!我只有KPCA , 你可以参考清楚;clcload normal . matx normal;%X训练数据集的大规模生物信息为数据挖掘提出了新的课题和挑战,需要加入新的思想 。常规的计算机算法仍然可以应用于生物数据分析,但它们越来越不适合于序列分析,原因是生物系统的模型本质上是复杂的,没有在分子水平上建立完整的生命组织理论,西 。
【kpca核主成分分析】
1、跪求matlab实现KPCA和KECA的代码!不胜感激!我只有KPCA,你可以参考清楚;clcload normal . matx normal;%X训练数据集[Xrow,Xcol]大小(X);%Xrow:样本数Xcol:样本属性数%%数据经过预处理和标准化,处理后的平均值为0,方差为1 xcmean(X);%求原始数据的平均值Xestd(X);%求原始数据的方差x0(xones(xrow ,
1)* Xe);%标准矩阵X0,归一化为均值0和方差1;c20000%此参数可调%%查找i1: xrowforj1: xrowk (i,j) exp ((norm (x0 (i,))x0 (j , ))2/c)的核矩阵;%求核矩阵,使用径向基核函数 , 用参数CEND%%对矩阵n1ones(Xrow,Xrow)定心;N1(1/Xrow)* n1;kpkn 1 * KK * N1 N1 * K * N1;%集中化矩阵%%特征值分解[V 。
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