说明：核pca(kernel pca)教程，用来降低数据维度。这里的核可以用其他的核函数代替 ，这个教程对多维数据是慢的。读者可以用性能好的核函数来提高性能。

说明：线性自适应滤波和传统非线性方法的基本概念。接着介绍核自适应滤波的数学基础-再生核希尔伯特空间理论。此处着重强调了核自适应滤波器是一个通用的函数逼近器、在自适应过程中无局部极小值而仅需要合理的计算资源。其次，本书研究了核自适应滤波系列中最简单的核最小均方算法。其三，介绍了核仿射投影算法，具体包括四个类...

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：这是一个有关parzen窗估计的代码，用来估计概率密度函数。采用了方窗、指数窗、高斯窗函数三种核函数，附有matlab程序。

高斯核函数 高斯核估计 核密度估计 指数窗函数

说明：用parzen窗方法，估计概率密度，采用高期核函数。。。。

核密度函数 parzen parzen Parzen-window 核函数

说明：它可以帮助你了解SVDD第一阶段：数据划分为每个类第二阶段：建设ç最小的封装领域第三阶段：要使用每个训练的内核半径函数作为一个伪后验密度函数分类未知的未来格局

matlab 数据 支持 描述 向量

说明：给定样本点，采用高斯核密度估计，求出概率密度分布函数。

样本点 核密度 核密度估计KDE 点密度 KDE-散点

说明：该程序实现了双变量高斯核密度估计。它可以用于估计双变量概率函数，累积分布函数（CDF）和反演CDF（ICDF）。核密度估计在估计边界区域的时候会出现边界效应。在单变量核密度估计的基础上，可以建立风险价值的预测模型。通过对核密度估计变异系数的加权处理，可以建立不同的风险价值的预测模型。由给定样本点集合...

matlab 估计 密度 变量

说明：通过引入折衷加权模糊因子和核度量，提出了一种改进的模糊C均值（FCM）图像分割算法。折衷加权模糊因子同时依赖于所有相邻像素的空间距离和它们的灰度差。利用该因子，新算法可以准确估计相邻像素的阻尼程度。为了进一步增强其对噪声和离群点的鲁棒性，我们在其目标函数中引入了核距离测度。该算法根据采集数据点的距离...

KWFLICM-matlab kernel-fuzzy weighted-fcm Fast-FCM NOISE

说明：核主元分析程序，利用核函数将非线性数据映射到线性空间，再利用主元分析提取特征数据。

核主元