机器学习SVM支持向量机中SVC分类器处理样本的优越性

SVM分类器是一种基于结构风险最小化原则的分类器，它在处理分类问题时具有以下优越性：

1. 非线性可分性：SVM可以通过使用不同的核函数来处理非线性可分的数据，使得数据在高维空间中变得线性可分。

2. 鲁棒性：SVM分类器对于训练数据集中的噪声和异常点具有很好的鲁棒性，能够很好地处理样本不平衡和噪声问题。

3. 通用性：SVM分类器可以应用于多种分类问题，包括二分类和多分类问题。

4.泛化能力：SVM分类器具有很好的泛化能力，能够很好地适应新的数据。

5. 支持向量选择：SVM分类器通过选择支持向量，即距离超平面最近的数据点来确定分类边界，因此具有很好的稳定性和可解释性。