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研究了具有参数优化的核函数法及其在聚类问题中的应用.针对聚类问题,在以到各聚类中心欧氏距离为依据的样本聚类过程中,不存在类似于分类问题中最优超平面这一概念.但可以利用核函数法将样本空间映射到高维的特征空间上,使得在特征空间上样本的类内间距缩小和类间间距相对加大.给出了对一类核函数参数可优化的特征空间聚类算法,并分析了算法的复杂度,给出了降低复杂度的处理方法.通过实例说明了核函数参数优化法聚类的有效性.