Suplementary Kernel (S-kernel) 是一種基于核函數(shù)的機器學(xué)習(xí)方法，它主要用于特征提取和降維。在S-kernel中，常用的插件包括：

1. 核函數(shù)（Kernel Function）：核函數(shù)是S-kernel的核心，用于將原始數(shù)據(jù)映射到高維空間。常見的核函數(shù)有線性核、多項式核、徑向基函數(shù)（RBF）核等。

2. S-kernel算法：S-kernel算法是一種求解S-kernel的方法，主要包括主成分分析（PCA）、最小二乘法（LMS）等。

3. 特征選擇工具：為了減少數(shù)據(jù)集的維度，提高模型的性能，可以使用特征選擇工具來選擇對目標變量影響較大的特征。常見的特征選擇工具有遞歸特征消除（RFE）、卡方檢驗（Chi-square test）、互信息（Mutual Information）等。

4. 聚類算法：為了將數(shù)據(jù)集劃分為若干個簇，可以使用聚類算法，如K-means、DBSCAN、層次聚類（Hierarchical clustering）等。

5. 分類算法：為了對數(shù)據(jù)集進行分類，可以使用分類算法，如支持向量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network）等。

6. 可視化工具：為了更直觀地展示數(shù)據(jù)和模型結(jié)果，可以使用可視化工具，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等。