サポートベクターマシン

サポートベクターマシン(SVM)は各クラスのデータ点からの距離（マージン）を最大化する超平面を
求めることにより、クラス分類を行う学習モデルのことである。

サポートベクターとは求める超平面に最も近い位置にあるデータ点のことで、
超平面はこのサポートベクターのみで決まる。
SVMは、原理的には線形分類しかできないが、カーネルトリックという手法を
用いることで非線形分類も可能とするのが最大の特徴である。
SVMは学習モデルとしての評価も高く、タンパク質立体構造分類やマイクロアレイ解析などの生物学に
よく応用される。
実際にSVMのプログラムを書くのはアルゴリズムを知る上で重要であるが、
それは敷居が高い。
そんな時に役に立つのがライブラリ！(^o^)v
たとえばこんなものがあります。

LIBSVM
http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/
Perl, R, C, ruby, MATLABなど多くのソースコードに対応。
使い方も結構簡単（だと思う。。。）