核方法 机器学习中核机是一类用于模式分析的算法最知名的成员是支持向量机SVM 这些方法用线性分类器解决非线性问题模式分析的一般任务是在数据集中发现并研究一般类型的关系如聚类分析排名主成分分析相关性分析统计分类对许多解决此类任务的算法来说原始表示的数据必须通过用户指定的特征映射明确转换为特征向量表示相反核方法只需要用户指定核即用内积计算所有数据点对的相似性函数核机中的特征映射是无限维的但根据表示定理只需输入有限维矩阵在不并行处理的情况下核机的计算速度会很慢 核方法得名于核函数的使用使其能在高维隐特征空间中运行而无需计算空间中数据的坐标只需计算特征空间中所有数据对的像之间的内积这种运算比显式计算坐标更节约称为核技巧核函数已被引入序列数据图核函数文本图像及向量处理中 能使用核的算法有核感知器支持向量机SVM高斯过程主成分分析PCA典型相关分析岭回归谱聚类自适应滤波器等等很多算法 大多数核算法都基于凸优化或特征问题有很好的统计学基础通常用统计学习理论如拉德马赫复杂度分析其统计特性