双胞支持向量机和支持向量机一样，也是一种二分类方法，但两者也有明显的差别。本文系统地回顾了双胞支持向量机的发展历史；全面总结了国内外学者关于这个问题的主要研究成果；但到目前为止这些研究都是以C-支持向量机和双胞支持向量机为研究对象；所有这些研究过程都面临同一个难题：C值选取困难。　　 根据双胞支持向量机的思想，利用支持向量机的优点；本文对u-支持向量机进行深入研究，提出一种新的二分类方法：u-双胞支持向量机。分别讨论了u-线性双胞支持向量机和u-非线性双胞支持向量机。首先，分别构造出它们的原始问题；其次证明了u-线性双胞支持向量机的对偶问题、解的存在性和唯一性；直接给出了u-非线性双胞支持向量机的对偶问题、解的存在性和唯一性定理。最后分别给出u-线性双胞支持向量机和u-非线性双胞支持向量机的算法。u-双胞支持向量机这种分类方法的主要贡献为：(1)解决了C-支持向量机中参数C值选取困难的问题(2)通过求解两个小规模的二次规划问题，得到两个不平行的分类超平面。这样大大减少计算量、节省内存空间，从而克服了u-支持向量机难以处理大样本的分类问题。(3)由于u值有明显的几何意义，选值方便，在求解超平面时可操作性强、分类正确率高。　　 除此之外，本文还结合最小二乘的思想改进u-支持向量机，提出了另外一种二分类方法：u-最小二乘双胞支持向量机。分别讨论了u-线性最小二乘双胞支持向量机和u-非线性最小二乘双胞支持向量机；分别构造出它们的原始问题；证明了u-线性最小二乘双胞支持向量机的解的存在性和唯一性；给出了u-非线性最小二乘双胞支持向量机的解的存在性和唯一性定理。求解出与每个超平面所对应的二次规划问题的解；并且分别给出u-线性最小二乘双胞支持向量机和u-非线性最小二乘双胞支持向量机的算法。u-最小二乘双胞支持向量机这种分类方法主要有二方面的优点：(1)在求解超平面时，避免求解二次规划的对偶问题，直接求解原始的二次规划问题，计算简便。(2)对UCI数据库中的一些数据做实验，实验结果表明：u-最小二乘双胞支持向量机的算法简单、计算量小、耗时短、分类正确率高、有很好的推广能力。