...于1995年由Cortes和Vapnik提出，用于对数据进行分类。它是一种二分类模型训练方法，其基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。支持向量机还包括核技巧(kernel trick)，这使它成为实质上的非线性分类器，其分类策略是找到最大间隔超平面，进而进行数据分类。
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... 这也是将支持向量机的原问题转换成对偶问题所带来的一个优点。 核方法的基本原理是把原坐标系里线性不可分的数据使用核函数（Kernel Trick）投影到另一个空间，尽量使得数据在新的空间里线性可分。 核函数的英文叫Kernel Trick，非常形象地说明了其作用就像是“作弊”一样...
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Kernel Locality Preserving Projection (KLPP) is a nonlinear dimension reduction method, which combines the kernel trick with the manifold learning method effectively.
2、核局部保留投影(kernel locality preserving projection, KLPP)是一种非线性的维数约简方法,它将核方法和流形学习思想有效地结合起来。
参考来源 - 基于流形的特征抽取及人脸识别研究The appearance of kernel trick which can derive non-linear feature improves the develepment of face recognition, and feature extraction technology such as kernel principal component analysis and kernel fisher linear discriminant analysis get more attention.
最近,核技术的发展进一步促进了这两种传统的特征抽取方法的发展,出现了核主成分分析和核鉴别分分析这两种非线性的特征抽取方法,可以解决原始的样本在线性空间可能不可分的问题,基于核的特征提取方法也得到了迅速的发展。
参考来源 - 基于子空间分析的特征抽取及人脸识别技术研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
以上来源于: WordNet
This algorithm is a combination of kernel trick with the covering algorithm, and is used to extract the support vectors in feature space.
该算法将核技巧与覆盖算法相结合，并在特征空间中抽取支持向量。
The main idea is to approximate the classical local linear embedding (LLE) by introducing a linear transformation matrix and then find the solution in a very high dimensional space by kernel trick.
其主要思想是通过引入线性变换矩阵来近似经典的局部线性嵌入(LLE)，然后通过核方法的技巧在高维空间里求解。
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