該無監督學習分類器的收斂性質主要依賴於其設計的學習規則，包括小步驟的移動和旋轉操作。模型假設特徵空間中的向量分佈遵循某種未知的概率分佈混合，並且通過不斷調整超平面的位置來尋找低密度區域（即“谷”）。在理想情況下，這些超平面會逐漸收斂到最佳的分類邊界，從而實現有效的分類。
模型的參數（如移動步長ε和旋轉角度α）對性能有顯著影響。適當的ε值可以加速收斂，但過大的值可能導致超平面跳過最佳位置，從而影響分類效果。同樣，旋轉角度α的選擇也至關重要，過大的旋轉可能導致超平面偏離低密度區域。因此，這些參數需要在訓練過程中進行微調，以達到最佳的分類性能。通過對這些參數的敏感性分析，可以進一步優化模型的收斂速度和最終性能。