（1）方法的基本思想是：对样本进行非线性变换，在变换空间进行主成分分析来实现在原空间的非线性主成分分析；
（2）算法步骤：
① 通过核函数计算矩阵，其元素为。其中和为原空间的样本，是核函数。
② 计算K的特征值，并从大到小进行排列。找出由特征值对应的特征向量(表示第个特征向量)，并对进行归一化()。
③ 原始样本在第个非主成分下的坐标为：
这里的是指第i个样本，的维度与样本数相同。如果选择m个非线性主成分(即计算K的前m大个特征值及相应的特征向量)，则样本x在前m个非线性主成分上的坐标就构成了样本在新空间中的表示