SVC是支持向量机（Support Vector Machine）的缩写，其中\"S\"代表支持（support），\"V\"代表向量（vector），\"C\"代表惩罚系数（通常用于控制模型复杂度和过拟合程度）。
在机器学习和数据挖掘中，支持向量机是一种监督学习算法，主要用于分类和回归问题。它的基本思想是在特征空间中找到一个最优的超平面来分隔不同类别的数据点。这个超平面被选为使得两个类别之间的间隔最大化，从而提高泛化能力。
SVC结构是指支持向量机的具体实现方式，包括核函数选择、参数调整等。不同的SVC结构可能会对模型的性能产生显著影响。