이클립스에서 코드를 실행하려면 Run > Run을 선택한다. 실행되면 훈련 데이터를 받아 모델을 만든다. 만드는 것 외에는 아직 아무 작업도 하지 않는다.

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Zero Weights processed. Default weights will be used
*
optimization finished, #iter = 9
nu = 7.999320068325541E-7
obj = -0.019999999949535163, rho = 2.1200468836658968
nSV = 4, nBSV = 0
*
optimization finished, #iter = 9
nu = 5.508757892156424E-7
obj = -0.013793103448275858, rho = -1.013793103448276
nSV = 5, nBSV = 0
*
optimization finished, #iter = 3
nu = 3.801428938130698E-7
obj = -0.009478672985781991, rho = 1.2180094786729856
nSV = 2, nBSV = 0
*
optimization finished, #iter = 5
nu = 1.8774340639289764E-7
obj = -0.004705882352941176, rho = -1.6070588235294119
nSV = 4, nBSV = 0
*
optimization finished, #iter = 6
nu = 8.90259889118131E-6
obj = -0.22222222222222227, rho = 1.6666666666666679
nSV = 3, nBSV = 0
*
optimization finished, #iter = 3
nu = 1.2308677001852457E-7
obj = -0.003076923076923077, rho = 1.1107692307692307
nSV = 2, nBSV = 0
Total nSV = 14

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출력 결과는 어지러워 보이지만, 여기서 알 수 있는 것은 서포트 벡터의 개수(nSV), 바운드 서포트 벡터(Bound Support Vector) 개수(nBSV), 듀얼 SVM의 최적 목적값(optimum objective value)이 obj라는 것이다.