MSV는 여러 의미로 사용될 수 있으나, 일반적으로는 "Minimum Support Vector"의 약어로 알려져 있다. 이는 기계 학습 분야에서 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘의 일부로, 분류 문제를 해결하는 데 있어 최적의 결정 경계를 찾아주는 역할을 한다. SVM은 데이터를 여러 개의 클래스로 분류하기 위해 hyperplane을 생성하며, 이 hyperplane은 데이터를 최선의 방식으로 분리한다.

Minimum Support Vector는 이러한 SVM에서 가장 중요한 데이터를 가리키며, 이 데이터 포인트들은 결정 경계에 가장 가까이 위치해 있어 분류 작업에서 중요한 영향을 미친다. MSV는 SVM이 올바른 결정을 내릴 수 있도록 하는 데 필수적인 요소로, 이들 포인트가 다소 변화할 경우 전체 모델의 성능에 크게 영향을 미칠 수 있다.

MSV 개념은 주로 패턴 인식, 이미지 인식, 텍스트 분류 등 다양한 분야에서 활용된다. MSV를 사용해 구축한 모델은 일반적으로 높은 정확도를 보이며, 데이터의 복잡성과 차원이 증가할수록 그 유용성이 더욱 강조된다.