说明：核主成分分析方法，是主成分分析的一种改进算法，是一种非线性的特征提取方法。

非线性特征 特征提取算法 核主成分分析 核-线性 改进KPCA

说明：代码用于估计关联维数。包括G-P算法(corrint.m)，高斯核关联算法(gka.m) 和Judd算法(judd.m)

estimator dimension 关联维 Gaussian-kernel judd-ofelt

说明：降维工具箱，包含主元分析（PCA），核主元分析（KPCA）等。

KPCA kpca-pca drtoolbox PCA-KPCA kernel-pca

说明：《模式分析的核方法》一书中的源代码，其中有该书的基本介绍和talk！

kernel-matlab 核方法 dualpca-matlab

说明：这个帖子中我想讨论的是移动窗口多项式最小二乘拟和平滑方法，粗糙惩罚方法，以及kernel平滑方法。

粗糙惩罚 惩罚 平滑-matlab 窗口-移动-多项式-最小-二乘-平滑方法 matlab-smoothing

说明：采用模糊聚类算法和加核模糊聚类算法进行医学图像的分割。采用matlab编程，界面处理较好。

模糊分割 医学图像-matlab 聚类图像 模糊聚类-界面 图像模糊聚类

说明：模糊核聚类及几篇文章，用于数据和图像的模糊聚类分割，效果还行

聚类图像分割 subclust K-Means图像分割 分割 核模糊聚类

说明：用工具箱做的，支持向量机（基于小波核）的非线性曲线校正。

小波-支持向量机 向量机 xiaobo matlab-工具箱 支持向量机-小波

说明：对libsvm 的结构参数、核函数、svm预测以及训练等几个方面进行了详细的分析

svm-预测 libsvm-核函数 libsvm参数 libsvm-预测 SVM-forecasting

说明：这是一个关于核模糊聚类算法的例子希望有用

模糊聚类-matlab MATLAB-模糊聚类 fcm 模糊聚类 聚类算法