《表1 基于核的k-NN的算法实现过程》

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《基于核的k-最近邻在水下目标识别中的应用》

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基于核的k-NN的实现过程如下:给定一个用于训练的特征数据集，将其映射到高维特征空间，对新的输入实例，利用Kernel计算其在高维特征空间中最邻近的k个实例，若这k个实例的大多数属于某个类，就把该新实例划分为这个类。本文选择高斯核函数进行运算，具体过程如表1所示。