アルゴリズム の カーネル法に関する解説。

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カーネル法

読み方、または別称:かーねるほう

カーネル法はパターン認識で使われる手法で、 判別などのアルゴリズムに組み合わせて利用するが、サポートベクターマシンと組み合わせて利用する方法が広く知られている。
なお、パターン認識の目的はデータの構造、例えばクラスタ、ランキング、主成分、相関、分類)などを見つけだして研究することである。 このためにカーネル法ではデータを高次元の特殊空間上に写し出す。
特殊空間の各座標はデータ要素の特徴に対応し、特殊空間への写像でデータの集まりはユークリッド空間中の点に変換される。特殊空間に映し出されたデータの構造の分析には、様々な方法がカーネル法と組み合わせて用いられる。
カーネル法と言う名称はカーネル関数を使うことから来ているが、カーネル関数は特殊空間にある内積をデータから直接計算する手段をとる。 因みにカーネル関数を使って計算が複雑化するのを抑え、内積に基づく解析手法を高次元空間へ拡張するアプローチを一般的にカーネルトリックと呼ぶ。

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