http://www.matlabsky.com/thread-9471-1-1.htmlSVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。目前，构造SVM多类分类器的方法主要有两类：一类是直接法，直接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 ...

　　SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。 　　目前，构造SVM多类分类器的方法主要有两类：一类是直接法，直接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，通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类。这种方法看似简单 ...

SVMs(Surport Vector Machines)是用来解决两分类问题的，直接用SVMs实现多分类是不行的，只能使用下面这些间接的方法： （1）1-v-r，即对于每一个分类，训练一个该分类和其他分类的分类器，如对于类k，k是一类，所有其他的是另一类，这样就需要训练k个分类器。对未知样本分类 ...

SVM是一个二分类器，当遇到多类别的时候，一般采取如下两种策略。 a.一对多法（one-versus-rest,简称1-v-r SVMs）。训练时依次把某个类别的样本归为一类,其他剩余的样本归为另一类，这样k个类别的样本就构造出了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。 b. ...

SVM有如下主要几个特点： (1) 非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射； (2) 对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边际的思想是SVM方法的核心； (3) 支持向量是SVM的训练结果,在SVM分类决策中起决定作用 ...

转载自https://blog.csdn.net/lwwangfang/article/details/52355062 对于支持向量机，其是一个二类分类器，但是对于多分类，SVM也可以实现。主要方法就是训练多个二类分类器。 一、多分类方式 1、一对所有（One-Versus-All OVA ...

引言 SVM做二分类问题很简单明了，但是如何用二分类构建多分类问题，自己查找了部分资料，发现普遍分为两种，一种是直接法，直接求解多目标函数优化问题，但这种方法计算量很大，不实用，另外一种是间接法，通过多个二分类来实现多分类，常见的有一对多和一对一两种 最后针对 ...

从前面SVM学习中可以看出来，SVM是一种典型的两类分类器。而现实中要解决的问题，往往是多类的问题。如何由两类分类器得到多类分类器，就是一个值得研究的问题。 以文本分类为例，现成的方法有很多，其中一劳永逸的方法，就是真的一次性考虑所有样本，并求解一个多目标函数的优化问题，一次性得到多个分类面 ...