请详细介绍支持向量机的基本原理、类型及其在模式识别中的应用。回答的内容应包括三部分：原理、类型及应用。每个部分应写作一个段落，且每个段落不超过100字。请以markdown形式输出。
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**原理**  
支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，用于分类和回归分析。其基本思想是找到一个超平面，使得不同类别的样本分布在该超平面的两侧，同时确保各类别之间的边缘最大化，以提升模型的泛化能力。SVM通过核函数技术，可以将线性不可分问题转化为高维空间中的线性可分问题。  

**类型**  
SVM主要分为两类：线性SVM和非线性SVM。线性SVM用于处理线性可分的情况，当数据在原始空间中线性不可分时，非线性SVM通过核函数将数据映射到高维空间中实现线性可分。常用的核函数包括线性核、多项式核、RBF核等。  

**应用**  
SVM在模式识别领域有着广泛的应用，如手写数字识别、人脸识别、文本分类等。在图像处理中，SVM能够有效地对复杂背景下的目标进行分类和识别。此外，SVM还被应用于生物信息学中，用于蛋白质结构预测和疾病诊断等。  
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