1摘要分类在搜索引擎中的应用非常广泛，这种分类属性可以方便在rank过程中针对不同类别实现不同的策略，来更好满足用户需求。本人接触分类时间并不长，在刚用SVM做分类的时候对一个现象一直比较困惑，看到大家将各种不同类型特征，拼接在一起，组成庞大的高维特征向量，送给SVM，得到想要的分类准确率，一直不明白这些特征中，到底是哪些特征在起作用，哪些特征组合在一起才是最佳效果，也不明白为啥这些特征就能够直接拼在一起，是否有更好的拼接方式？后来了解到核函数以及多核学习的一些思想，临时抱佛脚看了点，对上面的疑问也能够作一定解释，正好拿来和大家一起探讨探讨，也望大家多多指点。本文探讨的问题所列举的实例主要是围绕项目中的图像分类展开，涉及SVM在分类问题中的特征融合问题。扩展开来对其他类型分类问题，理论上也适用。关键词： SVM 特征融合 核函数 多核学习 2基本概念阐述 SVM：支持向量机，目前在