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模式识别基础：分类器设计_（6）.非线性分类器设计.docx

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    非线性分类器设计

    在模式识别中，非线性分类器设计是非常重要的一个环节。当我们遇到数据集中的模式不能通过简单的线性分类器（如感知机或线性支持向量机）来有效分离时，就需要采用非线性分类器。非线性分类器通过引入非线性变换，能够更好地捕捉数据的复杂结构，从而提高分类性能。本节将详细介绍几种常见的非线性分类器设计方法，包括多项式分类器、核函数方法和支持向量机。

    多项式分类器

    多项式分类器是一种通过将输入特征进行高次多项式变换，从而将线性不可分的问题转换为线性可分的问题。具体来说，多项式分类器通过引入多项式特征，将原始的低维特征空间映射到高维特征空间，然后在高维空间

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