数据挖掘算法是一种复杂的算法，它有助于从大量数据中提取有价值的信息，为实现企业的商业目标提供有效的支持。在数据挖掘领域中，支持向量机（SVM）算法被广泛应用，它是一种机器学习技术，可用于分类和回归。
SVM算法是最先进的基于监督学习的分类方法，它通过构建一个支持向量（即最大边界间隔训练样本）来为样本分类，以最大化区分性和最小化误分类。它在解决分类和回归问题中发挥了重要作用，尤其是处理非线性可分问题，如决策树和神经网络无法解决的问题，SVM可以很好地解决。
SVM算法的整个工作过程可以分为三个步骤，即模型建立，参数估计和测试（可选择网格寻优）。在模型建立阶段，根据输入的训练样本，尝试选择一个最优的决策面，以最大化区分度和最小化误分类。在参数估计阶段，根据训练数据求取最优参数。最后，在测试阶段，将参数估计所得的模型应用于测试样本，以检验模型的准确性。
以上就是数据挖掘算法中支持向量机算法的基本思想及其工作原理。该算法适用于解决分类和回归问题，特别是能够有效解决非线性可分问题，也是当下应用最广泛的一类分类算法之一。
