Matlab常用核函数

Matlab常用核函数

在Matlab中，核函数是一种常用的数学工具，用于处理信号、图像和数据分析等领域。核函数通常用于非线性数据建模和模式识别任务中，可以将数据映射到高维特征空间，并在该空间中进行线性操作。本文将介绍一些常用的Matlab核函数，并提供相应的源代码示例。

1. 高斯核函数（Gaussian Kernel）

高斯核函数是最常用的核函数之一，也称为径向基函数（Radial Basis Function, RBF）。它在机器学习中广泛应用于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）和高斯过程回归（Gaussian Process Regression）等算法中。高斯核函数的形式如下：

K(x, y) = exp(-||x - y||^2 / (2 * sigma^2))

其中，x和y是输入样本，||.||表示向量的欧氏距离，sigma是高斯核函数的带宽参数。在Matlab中，可以使用pdist2函数计算样本间的欧氏距离，并结合exp函数和sigma参数计算高斯核函数的值。