データを準備するだけで、RでKernel Principal Component Analysis(KPCA)→サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)ができるプログラム・コードです。以下のURLからzipファイルをダウンロードしてください。
http://univprofblog.html.xdomain.jp/code/kpcasvm_analysis_all_e_r_pass.zip

購入していただくと、zipファイルを解凍するためのパスワードが表示されます。

このプログラムで実行される流れについては下のURLのページをご覧ください。
http://univprof.com/archives/17-01-16-10824075.html

このプログラムはcsvファイルによってデータのやり取りをします。csvファイルのデータ形式およびサンプルデータについては下のURLのページをご覧ください。
https://note.mu/univprof/n/n694487325cb1

プログラムを実行するときのR環境については下のURLのページをご覧ください。
https://note.mu/univprof/n/nb07629b23252

また下のURLのzipファイルもダウンロードして下さい。
http://univprofblog.html.xdomain.jp/code/R_scripts_functions.zip
解凍すると必要なスクリプトと関数があります(こちらは無料です)。解凍した後に、KPCA→SVMのプログラムのディレクトリ(フォルダ)と同じところにすべてのファイルを置いてください。

あとは購入されたプログラムを実行するだけです。

計算終了後、自動的に結果が画面に出てきて、最後に以下のcsvファイルが同じディレクトリ(フォルダ)に保存されます。
■PredictedY2.csv・・・data_prediction2.csvの目的変数の予測値
■ScoreT.csv・・・各サンプルに対応した主成分スコアの値 [data.csv, data_prediction1.csv, data_prediction2.csvの各サンプルが順番に縦につながっています]