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在分析核方法的核心概念基础上，提出了一种基于核方法的聚类算法．通常，传统聚类算法只在数据特征差异较大时才有效，当数据特征差异较小时，很难取得较好的聚类效果．引入核函数，将原始数据由数据空间映射到特征空间，在特征空间中进行聚类．核函数的非线性映射使得原始数据的特征更完整地显现出来，从而能够更客观准确地聚类．与传统聚类方法相比，该方法聚类结果更客观有效．以16组实际数据为例，将该方法应用于数据分类研究中，聚类结果表明了该方法的可行性和有效性，从而为数据分类提供了一种新的可行方法．