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在机器学习和数据挖掘中,核函数是一个非常重要的工具,它可以将原始数据映射到高维空间,使得数据更容易分类。其中,高斯核是一种常见的核函数,它可以通过调整带宽参数来控制映射后的数据分布。在Matlab中,我们可以使用以下代码实现高斯核函数的计算:
```
function K = gaussianKernel(x1, x2, sigma)
% x1和x2是n维向量
sim = x1 - x2;
K = exp(-(sim' * sim) / (2 * sigma^2));
end
```
除了高斯核函数,还有其他常见的核函数,如线性核、多项式核等,它们都有不同的特点和用途。因此,在选择核函数时需要根据具体问题和数据特征进行分析和选择。