提出了一种用支持向量机（SVM）权重向量解决高维对象分类的方法，并结合云理论建立了基于SVM权重向量的云分类器。采用云模型建立训练集的各属性模型，分类模型由属性模型集成得到，属性权重根据SVM权重向量得到，属性权重越大，其对分类的贡献越大；反之，越小。将新分类器与云模型分类器对积雨云、卷云和卷层云进行分类模拟实验，新分类器的分类准确度比后者总体提升了, 经过交叉验证, 结果表明新分类器性能稳定。