核主元分析kpca程序

在matlab上实现kpca的程序，没有任何问题，绝对可以运行

function [train_kpcatest_kpca] = kpcaFordata（traintestthresholdrbf_var）
%train 是训练数据
%test  是测试数据
%threshold 是阀值，是累计特征值的和占总的特征值的和的百分比，其范围是1—100。
%rbf_var 是径向基函数的参数
%% Data kpca processing
%% 源地址：http://blog.sina.com.cn/lssvm
%这个思路应该是这样的：根据训练数据得到中心核矩阵，计算出指定的特征向量（这是目的）。同样根据测试数据计算出测试数据的中心核矩阵，利用训练数据的特征向
%量计算出测试数据的kpca
%% 函数默认设置
if nargin <4
rbf_var=10000;%？
end
if nargin <3
threshold = 90;
end
%% 数据处理
patterns=zscore（train）; %训练数据标准化
test_patterns=zscore（test）; %测试数据标准化
train_num=size（patterns1）; %train_num是训练样本的个数
test_num=size（test_patterns1）;%test_num是测试样本的个数
cov_size = train_num; %cov_size是训练样本的个数
%% 计算核矩阵这是一个对称阵
for i=1:cov_size
    for j=i:cov_size
        K（ij） = exp（-norm（patterns（i:）-patterns（j:））^2/rbf_var）; %核函数 rbf_var ？？
        K（ji） = K（ij

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        2355  2013-05-01 21:38  kpcaFordata.m