在支持向量机中,决定分类超平面的关键因素是()。A. 离超平面最近的样本点B. 所有样本点C. 样本点的均值D. 样本点的方差

支持向量机（SVM）的核心思想是通过最大化分类间隔来确定最优分类超平面。其中，支持向量是离超平面最近的样本点，它们直接决定了超平面的位置。其他样本点若位于分类间隔内，则不会影响超平面的确定。因此，本题的关键在于理解支持向量的作用。

选项分析

A. 离超平面最近的样本点
支持向量机的优化目标是最大化分类间隔，而支持向量正是位于分类间隔边界上的样本点。这些点直接决定了超平面的位置和方向，是唯一对超平面有影响的样本。

B. 所有样本点
错误。若所有样本均参与超平面的计算，会导致过拟合且无法保证间隔最大化。SVM仅依赖支持向量即可确定最优解。

C. 样本点的均值
错误。均值是统计量，与数据分布相关，但与超平面的几何位置无关。

D. 样本点的方差
错误。方差反映数据离散程度，但不影响超平面的直接决定因素。