データ解析の手法については根本的に勉強不足なので最近学んだことをメモとして残します。
カーネル法は非線型なデータを線型構造に変換して分類しやすくするための方法です。そのために次元を追加して高次の特徴空間に写像することを行います。次元追加に伴う計算量の増加を抑えるために内積を使います（何故内積を使うのかは勉強不足のため不明）。データの変換と内積のような計算を組み合わせた関数をカーネル関数といいます（何故カーネルっていう名前が付いているのかも不明。小さいから？核となっているから？かしら）。
サポートベクターマシン(SVM)とは，クラスの分類を行うための手法で，昔は線型的な分類を行うために使われてきましたが，カーネル法を導入することによって非線形のデータに対しても分類を行えるようになりました。SVMはクラス間のマージンを最大にするような計算をします。（参考文献：Rとカーネル法・サポートベクターマシン，PDF)
サポートベクターマシン入門
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About Keiichi Yasu
音声・音響・聴覚情報処理に興味がある研究者。現在は吃音についての研究を行っている。Linuxを1998年より嗜む。
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