在机器学习领域，特别是高维数据的分类任务中，降维技术扮演着至关重要的角色。其中，核判别分析（Kernel Discriminant Analysis, KDA）是一种经典的非线性降维方法，它通过核技巧将数据映射到高维特征空间，并在那里进行线性判别分析，从而捕捉数据的非线性结构。然而，传统的KDA在处理大规模数据时面临计算瓶颈，主要因为需要对核矩阵进行特征分解，这在样本数量较大时会消耗大量内存和时间。
为了解决这个问题，研究者提出了谱回归核判别分析（Spectral Regression Kernel Discriminant Analysis, SRKDA），它将判别分析转化为回归问题，避免了昂贵的特征分解过程，同时支持正则化以提升泛化能力。SRKDA分为训练和测试两个阶段：训练阶段通过谱回归学习投影系数，测试阶段则利用这些系数将新数据投影到低维判别子空间。
今天，我们来深入剖析SRKDA的测试阶段实现。这是一个典型的MATLAB函数，用于将测试数据映射到训练时学得的(c-1)维子空间中，其中c是类别数。该函数的核心在于高效计算测试样本与训练样本间的核矩阵，并结合训练好的投影矩阵进行降维投影。
函数整体结构与输入输出
函数接受两个主要输入：
fea：测试数据矩阵，每行代表一个样本。model：由训练函数生成的模型，包含训练数据、核参数、投影矩阵等信息。
输出为feaNew，即测试数据在低维子空间中的表示。
函数首先设置了一个内存安全参数MAX_MAT
原型)
