核方法 Kernel method

核方法是一类模式识别的算法,其目的是找出并学习一组数据中的相互的关系。

核方法成立基于以下假设:「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后,可能变为线性可分」。

核方法的基本认知:原始数据中的模式可以在某一维度的空间中被简单表达,其中「简单表达」是指线性关系,核方法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,核方法还可以被理解为数学化构建了更具有解释性的单层神经网络。

目前,核方法已在文本、语音、图像等领域有了广泛应用。

参考来源

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