引入

非线性数据是指只有利用非线性模型才能更好的预测。但非线性问题往往不好求解，所以希望用解线性分类问题的方法解决这个问题。所采取的方法是进行一个非线性变换，将非线性问题变换为线性问题，通过解变换后的线性问题的方法求解原来的非线性问题。原理是将数据映射到高维数据，在高维空间线性可分。

但是有个问题，高维空间的数据计算存在困难。所以替代方案是在特征空间中计算相似度度量，而不是计算向量的坐标，然后应用只需要该度量值的算法。用点积表示相似性度量。