跪求matlab实现KPCA和KECA的代码！不胜感激！

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clc

load normal.mat

X = normal % X训练数据集

[Xrow, Xcol] = size(X)% Xrow：样本个数 Xcol：样本属性个数

%% 数据预处理，进行标准化出理，处理后均值为0方差为1

Xc = mean(X)% 求原始数据的均值

Xe = std(X) % 求原始数据的方差

X0 = (X-ones(Xrow,1)*Xc) ./ (ones(Xrow,1)*Xe)% 标准阵X0,标准化为均值0，方差1

c = 20000 %此参数可调

%% 求核矩阵

for i = 1 : Xrow

for j = 1 : Xrow

K(i,j) = exp(-(norm(X0(i,:) - X0(j,:)))^2/c)%求核矩阵，采用径向基核函数，参数c

end

end

%% 中心化矩阵

n1 = ones(Xrow, Xrow)

N1 = (1/Xrow) * n1

Kp = K - N1*K - K*N1 + N1*K*N1% 中心化矩阵

%% 特征值分解

[V, D] = eig(Kp)% 求协方差矩阵的特征向量（V）和特征值（D）

lmda = real(diag(D)) % 将主对角线上为特征值的对角阵变换成特征值列向量

[Yt, index] = sort(lmda, 'descend')% 特征值按降序排列，t是排列后的数组，index是序号

%% 确定主元贡献率 记下累计贡献率大于85%的特征值的序号放入 mianD中

rate = Yt / sum(Yt)% 计算各特征值的贡献率

sumrate = 0 % 累计贡献率

mpIndex = [] % 记录主元所在特征值向量中的序号

for k = 1 : length(Yt)% 特征值个数

sumrate = sumrate + rate(k) % 计算累计贡献率

mpIndex(k) = index(k)% 保存主元序号

if sumrate >0.85

break

end

end

npc = length(mpIndex)% 主元个数

%% 计算负荷向量

for i = 1 : npc

zhuyuan_vector(i) = lmda(mpIndex(i))% 主元向量

P(:, i) = V(:, mpIndex(i)) % 主元所对应的特征向量（负荷向量）

end

zhuyuan_vector2 = diag(zhuyuan_vector)% 构建主元对角阵