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九、核心丛集法（kernel-based clustering）核心丛集法的发展动力在于转换数据维度的困难性,依据Mercer理论可知,各维度所产生的困难性,可利用核心转换的方式加以克服。之所以如此转换是因为运算复杂度（computational complexity）对于大型数据集上之应用而言具有关键性的地位,对现在许多 线性算法而言．