什么是 Epanechnikov核函数 有通俗易懂的解释吗? 5
【核函数】指所谓径向基函数,就是某种沿径向对称的标量函数。 通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数 , 可记作 k(||x-xc||), 其作用往往是局部的 , 即当x远离xc时函数取值很小。
根据模式识别理论,低维空间线性不可分的模式通过非线性映射到高维特征空间则可能实现线性可分,但是如果直接采用这种技术在高维空间进行分类或回归,则存在确定非线性映射函数的形式和参数、特征空间维数等问题。
而最大的障碍则是在高维特征空间运算时存在的“维数灾难”。采用核函数技术可以有效地解决这样问题。
设x,z∈X,X属于R(n)空间,非线性函数Φ实现输入空间X到特征空间F的映射,其中F属R(m),n<<m。根据核函数技术有:
K(x,z) =<Φ(x),Φ(z) > (1)其中:<, >为内积,K(x,z)为核函数。
从式(1)可以看出,核函数将m维高维空间的内积运算转化为n维低维输入空间的核函数计算,从而巧妙地解决了在高维特征空间中计算的“维数灾难”等问题,从而为在高维特征空间解决复杂的分类或回归问题奠定了理论基础。
扩展资料:
核函数具有以下性质 :
(1)核函数的引入避免了“维数灾难”,大大减小了计算量。而输入空间的维数n对核函数矩阵无影响,因此,核函数方法可以有效处理高维输入。
(2)无需知道非线性变换函数Φ的形式和参数.
(3)核函数的形式和参数的变化会隐式地改变从输入空间到特征空间的映射,进而对特征空间的性质产生影响,最终改变各种核函数方法的性能。
(4)核函数方法可以和不同的算法相结合,形成多种不同的基于核函数技术的方法,且这两部分的设计可以单独进行,并可以为不同的应用选择不同的核函数和算法 。
参考资料来源:百度百科:核函数
能详细点吗?
根据模式识别理论,低维空间线性不可分的模式通过非线性映射到高维特征空间则可能实现线性可分,但是如果直接采用这种技术在高维空间进行分类或回归,则存在确定非线性映射函数的形式和参数、特征空间维数等问题,而最大的障碍则是在高维特征空间运算时存在的“维数灾难”。采用核函数技术可以有效地解决这样问题。
设x,z∈X,X属于R(n)空间,非线性函数Φ实现输入空间X到特征空间F的映射,其中F属于R(m),n<<m。根据核函数技术有:
K(x,z) =<Φ(x),Φ(z) > (1)
其中:<, >为内积,K(x,z)为核函数。从式(1)可以看出,核函数将m维高维空间的内积运算转化为n维低维输入空间的核函数计算,从而巧妙地解决了在高维特征空间中计算的“维数灾难”等问题,从而为在高维特征空间解决复杂的分类或回归问题奠定了理论基础。