gaussKernel

gaussKernel

代表样本点与样本点之间的相似性：

aa=sum(data.*data,2);
ab=data*data';
 D = bsxfun(@plus,aa,aa') - 2*ab;
 D = sqrt(D);
 
 %Gaussian
 options.t = 1;
 K = exp(-D/(2*options.t^2));

代表样本点与中心点间的相似性：

kernel_b = 150; 
dist = zeros(size(center, 1), size(data, 1)); 
for k = 1:size(center, 1), % 对每一个聚类中心 
    % 每一次循环求得所有样本点到一个聚类中心的距离 
    dist(k, :) = sqrt(sum(((data-ones(size(data,1),1)*center(k,:)).^2)',1)); 
end 
out = exp(-dist.^2/kernel_b^2);