SVM算法在多分类问题中的应用方法

SVM算法最初是为二值分类问题设计的，但在处理多类问题时，需要构造合适的多类分类器。其中，直接法和间接法是两种常用的方法。直接法在目标函数上进行修改，将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过“一次性”实现多类分类。但其计算复杂度比较高，只适用于小型问题中。间接法则是通过组合多个二分类器来实现多分类器的构造，常见的方法有one-against-one和one-against-all两种。其中，一对多法（OVR SVMs）训练时将某个类别的样本归为一类，其他样本归为另一类，构造出k个SVM。分类时将未知样本分类为具有最大分类函数值的那类。保持原有的本义，适当增加标题长度，不使用主语+谓语和疑问句开头，内容建议在300到1000个字。