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为弥补具有径向基函数（ radial basis function,RBF）核的支持向量机（ support vector machine, SVM）的不足, 即如何获得合适的RBF核并且包含更多的数据信息, 提出一个关于核聚类的有效方 法.该方法通过关于核数目、 中心、 宽度的一些公式来生成核.这个生成方法可以容易、 合理、 优化 地获得核.在美国邮政手写数字数据集（ 记为USPS）和字母识别数据集（ 记为Letter）上的试验可 以验证, 具有这些新生成的RBF核的SVM拥有更少更合理的核以及更高的分