说明：图论工具箱，包括图论的相关操作，求最短路径，搜索，匹配，最大流，核数等

路径搜索 图论匹配 图论最大流 bgl工具箱 图论

说明：为解决PCA不适合多指标综合分析中非线性主成分分析的问题 ，采用核主成分分析 (kpca)方法 ，对我国不同地区 16种腐乳的品质进行了综合评价。

kpca得到主成分 综合评价方法 pca 综合评价 KPCA

说明：一个关于核pca的程序源代码，可用于人脸识别，里面包含orl32和yale32数据文件。

核-人脸识别 constructKernel 人脸识别 ORL-mat constructKernel.m

说明：自己编写的模糊支持向量机程序，是线性的，没有用到核函数，但具有一定的参考价值。

模糊核 matlab-fsvm fsvm Multi-SVM FSVM

说明：matlab源代码，包括支持向量机分类算法（SVC_C，SVC_Nu），回归算法（SVR_Epsilon，SVR_Nu），以及One-Class算法。

支持向量回归 SVR 分类-代码 svm_toolbox 分类算法

说明：SVM实现数据分类，可自行选取核函数，用于图像分割操作。程序可自动训练分类平面。

svm-图像 svm-图像分类 svm图像分割 svm-分类-训练 SVM-图像-分类

说明：KPCA与SVM共同用于人脸识别 SVM提高了分类效果 KPCA是一种借鉴SVM中核函数的一种较好的特征提取方法

人脸识别分类 KPCA分类 特征-matlab KPCA_SVM KPCA人脸识别

说明：支持向量机工具箱，其中包含matlab演示程序和一些基本的函数（计算核函数的函数、支持向量机训练函数和参数选择交叉验证函数等）。

SVM 交叉验证-SVM matlab-svm 核函数 支持向量机

说明：kfcm，为模糊核聚类算法，用于将低维的数据映射到高维进行分类，是较先进的算法

高维聚类 KFCM-II fuzzy KFCM 模糊核聚类

说明：基于SVM数据分类及回归分析，并采用不同的核函数如RBF，sigmoid，polynomial等

sigmoid-matlab sigmoid svc svr-SVC-svd svc-matlab