向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的监督学习算法，主要应用于分类问题。其核心思想是通过构建一个最优超平面，将不同类别的数据点分开。以下是向量机分类的主要特点。

首先，向量机具有强大的泛化能力。它能够有效地处理高维空间中的数据分类问题，即便是在数据维度远大于样本数量时，也能保持较好的分类效果。这是因为向量机依赖于最大间隔原则，寻找一个最优的超平面，使得不同类别的数据点间隔最大化，从而降低模型的过拟合风险。

其次，向量机采用核技巧来解决非线性问题。在现实世界中，很多问题并不是线性可分的。通过引入核函数，向量机可以在原始特征空间中无法线性分割的情况下，将数据映射到高维空间，使得数据在高维空间中变得线性可分。常见的核函数包括线性核、多项式核、径向基（RBF）核等。

再者，向量机具有稀疏性。在处理大规模数据集时，向量机只依赖于支持向量（即那些靠近分离超平面的数据点）进行分类决策，而其他非支持向量对模型的影响很小。这种稀疏性不仅降低了计算复杂度，而且有利于存储和传输。

此外，向量机是一种凸优化问题，具有全局最优解。这意味着在训练过程中，向量机能够找到最优的超平面，而不会陷入局部最优解。这一性质使得向量机在理论上更加可靠。

最后，向量机可以应用于多类分类问题。尽管原始的向量机算法只适用于二分类问题，但通过一些扩展方法（如一对一、一对多等策略），向量机同样可以应用于多类分类问题。

综上所述，向量机作为一种有效的分类算法，凭借其强大的泛化能力、核技巧、稀疏性、凸优化性质以及多类分类能力等特点，在机器学习领域有着广泛的应用。