支持向量机，一种经典的监督学习算法，通过寻找最优决策超平面进行分类或回归，sklearn中以SVC类实现
该SWD特征变换实验在决策树上表现良好，但在逻辑回归、SVM、KNN等算法上效果糟糕
KNN、SVM的RBF核等依赖距离度量的算法及逻辑回归等依赖线性可分假设的算法对全局几何结构扭曲敏感，SWD变换会破坏其性能