サポートベクトルマシンにおいて、データをあえて高次元に写像することでその写像後の空間で線形分類できるようにするというアプローチを取る際に、計算が複雑にならないように式変形するテクニックのこと。
カーネル関数を使って計算が複雑ならないようにながら、内積にもとづく解析手法を高次元特徴空間へ拡張するアプローチである。

教師あり学習のパターン認識モデル（サポートベクトルマシン（SVM）など）と組み合わせて使用されることが多い。