核方法 Kernel method

核方法是的将低维空间不能线性分割的点集,转化为可分割的高维空间的点集。

核方法的主要思想是基于这样一个假设:“在低维空间中不能线性分割的点集,通过转化为高维空间中的点集时,很有可能变为线性可分的”

核方法的基本认识是:原始数据中的模式可以在某一维度的空间中被简单表达。这儿所谓的 “简单表达” 指的是线性关系。核方法所解决的是如何将数据映射到特定的维度空间。一般核方法的处理步骤为:1) 把各种类型的数据处理为对应的 kernel matrix;2) 利用 kernel matrix 获得数据中的模式。从另一角度看,核方法还可以理解为数学化的构建了一个更具有解释性的单层神经网络。

核方法目前已在文本、语音、图像、检索、生物、金融、社会科学等领域有了广泛应用。

参考来源

【1】http://yongqwang.com/public/res_mat/K_Intro_01.pdf