Ahora bien, ¿qué ocurre cuando los datos tienen, por ejemplo, la siguiente distribución?:
Es evidente que no existe ningún clasificador capaz de separar linealmente ambas clases sin cometer errores. Y es para escenarios como éste que se definen los clasificadores de margen blando (o Soft Margin Classifiers), clasificadores que permiten clasificar erróneamente algunos valores con el objetivo de seguir manteniendo márgenes suficientemente grandes, por ejemplo:
Una vez definido el hiperplano que separa los valores de las diferentes categorías, la distancia mínima del hiperplano a los valores correctamente clasificados de las clases se denomina Soft Margin o Margen Blando.
En estas circunstancias, los vectores de soporte van a ser aquellos que se encuentren en el interior o en los límites del margen.
