摘要：支持向量聚类，是在支持向量机理论的基础上发展出来的一种新颖的聚类方法，相比传统的各种聚类算法具有更好的表现。它通过二次规划问题求解，能得到全域最优解；能处理任意形状的聚类，对噪声能有效处理；无须事先指定聚类数目，而且参数少；容易处理高维数据。因此适合于希望提高准确度，而又可以离线实现的场合。