我正在尝试使用用户定义的内核。我知道 kernlab 在 R 中提供用户定义的内核（自定义内核函数）。我使用了数据垃圾邮件，包括包 kernlab。（变量数=57 示例数=4061）
我定义了内核的形式，
kp=function(d,e){
as=v*d
bs=v*e
cs=as-bs
cs=as.matrix(cs)
exp(-(norm(cs,"F")^2)/2)
}
class(kp)="kernel"
它是高斯核的变换核，其中v是关于每个变量的标准偏差向量的倒数的连续变化值，例如：
v=(0.1666667,........0.1666667)
训练集定义了 60% 的垃圾邮件数据（保留不同类别的比例）。
如果数据的类型是垃圾邮件，则训练 svm 的数据类型 = 1
m=ksvm(xtrain,ytrain,type="C-svc",kernel=kp,C=10)
但是这一步不起作用。它总是在等待回应。
所以，我问你这个问题，为什么？是不是因为例子的数量太多了？是否有任何其他 R 包可以为用户定义的内核训练 SVM？