LSVMNは、主に以下のように使用されます。 データ分析: LSVMNは、機械学習の一手法として、特にサポートベクターマシン（SVM）を基にしたモデルで、データの分類や回帰分析に利用されます。特に高次元データの処理に強みを持っています。 パターン認識: 画像認識や音声認識など、パターン認識の分野で広く使用され、特定の特徴を抽出し、分類するための強力なツールです。 異常検知: LSVMNは、正常なデータと異常なデータを区別するために使用され、金融や医療分野での不正検出や異常値の特定に役立ちます。 予測モデル: 時系列データの予測や、顧客行動の予測など、さまざまな予測モデルの構築に利用されます。 このように、LSVMNは多岐にわたる分野でのデータ解析や予測において重要な役割を果たしています。