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非支撑向量机（Non-Support Vector Machine，简称NSVM）是相对于支撑向量机（Support Vector Machine，简称SVM）而言的一种概念。在机器学习领域，SVM是一种经典的分类算法，被广泛用于数据分类问题。而非支撑向量机则是指在SVM算法中，那些不是最优分类边界上的样本点，它们对于分类决策边界没有直接影响。 在详细解释非支撑向量机之前，我们先简单回顾一下SVM的基本原理。SVM通过寻找一个最优的超平面，将不同类别的数据点分开，并且使得分类间隔最大化。在这个过程中，只有那些靠近分类边界的样本点（即支撑向量）对超平面的位置有决定性作用，而非支撑向量则位于分类间隔内部，对超平面的确定没有直接影响。 非支撑向量在SVM中的作用虽然不大，但它们仍然具有重要意义。首先，非支撑向量提供了训练集的总体分布信息，这有助于理解数据的内在结构。其次，在某些情况下，非支撑向量的变化可能会影响支撑向量的选择和最优超平面的位置，尤其是在噪声数据或者异常值较多的情况下。 此外，非支撑向量在模型的泛化能力上起着作用。虽然它们不直接影响分类边界，但通过优化非支撑向量的位置，可以减少模型的过拟合风险，提高模型在未知数据上的表现。 总结来说，非支撑向量机是SVM算法中的一个概念，指那些不在最优分类边界上的样本点。它们虽然不直接决定分类超平面，但对理解数据分布、提高模型泛化能力等方面仍具有重要意义。 了解非支撑向量机有助于更深入地掌握SVM算法的内在机制，为实际应用中的数据处理和模型优化提供理论支持。