SVM支持向量机聚类

SVM（支持向量机）主要用于分类问题，而不是聚类问题。SVM通过在特征空间中找到一个超平面，将不同类别的样本分开。它的核心思想是找到一个最优的超平面，使得不同类别的样本离超平面的距离最大化。

然而，如果你想使用支持向量机进行聚类，可以使用一种称为"支持向量聚类"的变种方法。这种方法将样本看作是在特征空间中的点，而不是具有类别标签的样本。支持向量聚类试图通过找到一组最优的支持向量来划分数据点，并将相似的数据点划分到同一簇中。

支持向量聚类与标准的SVM分类有一些相似之处，但也有一些显著的区别。它们使用不同的损失函数和优化目标来解决不同的问题。需要注意的是，支持向量聚类可以灵活地处理非线性分离的数据。

总结起来，SVM主要用于分类问题，而不是聚类问题。如果你有聚类需求，可以考虑使用其他适合聚类任务的算法，如K-means、DBSCAN等。