본 발명은 서포트 벡터 머신 기반 분류 방법과 관련한 것으로, 보다 상세하게는 적은 수의 학습 데이터에 효과적인 분류 방법에 관한 것이다.본 발명에 따른 서포트 벡터 머신 기반 분류 방법은 특징 벡터의 기하학적 분포에 따른 가중치가 적용된 제1 분류 모델을 구축하는 단계와, 특징 벡터의 분류 가능도를 고려한 제2 분류 모델을 구축하는 단계 및 제1, 제2 분류 모델을 병합하는 듀얼 최적화(dual optimization)을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
