解説

サポートベクターマシン(SVM)は、クラス間の境界(超平面)と各クラスの最も境界に近いデータ点(サポートベクター)との距離であるマージンが最大になるように境界を決定する分類手法である。k-means法はクラスタリング、主成分分析は次元圧縮、決定木は木構造による分岐で分類を行う手法であり、マージン最大化という考え方はSVMに特有のものである。

根拠シラバス「機械学習」