核方法（Kernel Method）是一种机器学习技术，其工作原理主要基于核技巧，将数据映射到高维空间，以便在高维空间中应用线性学习方法，如支持向量机（SVM）。以下是核方法的基本步骤和原理：
-
数据映射：核方法通过一个非线性映射函数，将原始数据映射到一个高维特征空间。这个映射函数通常是一个简单的函数，如多项式函数或高斯核函数。
-
核函数：核函数是核方法的核心，它决定了数据在高维空间中的表示方式。常见的核函数包括线性核、多项式核、径向基函数（RBF）核和高斯核等。这些核函数具有不同的特性，可以根据问题的需求选择合适的核函数。
-
决策边界：在低维空间中，线性学习方法可能无法有效区分不同类别的数据。**，在高维空间中，由于数据的线性可分性增强，线性学习方法可以找到一个有效的决策边界来对数据进行分类。
-
支持向量：支持向量是决策边界上的关键点，它们对于确定决策边界的形状和位置至关重要。在核方法中，支持向量可以通过求解优化问题来确定。
-
分类决策：对于一个新的输入数据，核方法首先通过映射函数将其转换到高维空间，然后在该空间中应用线性学习方法（如SVM）来确定其类别。
***核方法通过将数据映射到高维空间，使得在高维空间中应用线性学习方法成为可能，从而有效地解决了原始数据在低维空间中线性不可分的问题。
