關於支持向量機的算法複雜度，因爲SVM在訓練階段的算法較爲複雜，詳細的算法複雜度較爲難以推算且衆說紛紜，與很多因素相關。但是可以根據相應的數據類型大致推算出SVM的算法複雜度。
參考資料：
Burges C J C . A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition[J]. Data Mining and Knowledge Discovery, 1998, 2(2):121-167.
文獻地址：
目錄
一、訓練階段的算法複雜度
1.1 算法複雜度
訓練算法爲Bunch-Kaufman算法，算法複雜度爲：
其中， 
爲支持向量的個數， 
爲輸入向量的維度，
爲訓練樣本點的個數。上邊界爲Upper Bound。當條件介於以上條件之間時，運算複雜度介於以上運算複雜度之間。
1.2 參考文獻
詳細參見A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition[J] P28
二、測試階段的算法複雜度
2.1 算法複雜度
SVM在測試階段的算法複雜度爲： 
,M爲SVM的kernel需要的運算次數，如果RBF核的話並且是點乘的話，M就是
因此對於線性SVM分類器，算法複雜度爲
就是支持向量的個數乘以輸入向量的維度。
2.2 參考文獻與推導
詳細參見A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition[J] P29
原文：
相應的測試階段的運算公式爲：
三、測試階段存儲量分析
注：第三部分未經過詳細考證，可能有誤，如果有誤歡迎及時留言交流。
3.1 測試階段線性SVM存儲複雜度
假定分類數量爲，也是支持向量的個數，輸入向量維度爲
相當於在維度爲的高維空間上，存儲個高維超平面，用於對每個維度的樣本點進行分類。
線性SVM需要存儲的參數就是這個高維超平面的參數，共
個數字需要存儲。
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