抽取有效鉴别特征是雷达一维高分辨距离像识别的关键.基于统计学习理论的核化原理,提出一种新的鉴别特征提取方法---核最优变换与聚类中心算法.该算法通过非线性变换,将数据映射到核空间,在核空间执行最优变换与聚类中心算法,能够提取一维距离像的稳健非线性鉴别特征.同时,基于训练样本在核空间所张成的子空间的一组基,给出一种快速计算方法,提高了特征提取速度.基于微波暗室实测数据的实验表明了该方法的有效性.