摘要：核方法是近年发展起来的一种新的机器学习方法,它可在高维(特征)空间中用线性的方法有效地解决低维(输入)空间中线性不可分问题.采用核方法,在Mika提出的核Fisher判别基础上,给出Fisher判别分析从输入空间变换到特征空间的数学过程(核化过程),并对特征空间中投影向量可由训练样本线性表示问题予以证明.

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社