http://www.matlabsky.com/thread-9471-1-1.htmlSVM算法最初是為二值分類問題設計的，當處理多類問題時，就需要構造合適的多類分類器。目前，構造SVM多類分類器的方法主要有兩類：一類是直接法，直接在目標函數上進行修改，將多個分類面的參數求解合並到一個最優 ...

　　SVM算法最初是為二值分類問題設計的，當處理多類問題時，就需要構造合適的多類分類器。 　　目前，構造SVM多類分類器的方法主要有兩類：一類是直接法，直接在目標函數上進行修改，將多個分類面的參數求解合並到一個最優化問題中，通過求解該最優化問題“一次性”實現多類分類。這種方法看似簡單 ...

SVMs(Surport Vector Machines)是用來解決兩分類問題的，直接用SVMs實現多分類是不行的，只能使用下面這些間接的方法： （1）1-v-r，即對於每一個分類，訓練一個該分類和其他分類的分類器，如對於類k，k是一類，所有其他的是另一類，這樣就需要訓練k個分類器。對未知樣本分類 ...

SVM是一個二分類器，當遇到多類別的時候，一般采取如下兩種策略。 a.一對多法（one-versus-rest,簡稱1-v-r SVMs）。訓練時依次把某個類別的樣本歸為一類,其他剩余的樣本歸為另一類，這樣k個類別的樣本就構造出了k個SVM。分類時將未知樣本分類為具有最大分類函數值的那類。 b. ...

SVM有如下主要幾個特點： (1) 非線性映射是SVM方法的理論基礎,SVM利用內積核函數代替向高維空間的非線性映射； (2) 對特征空間划分的最優超平面是SVM的目標,最大化分類邊際的思想是SVM方法的核心； (3) 支持向量是SVM的訓練結果,在SVM分類決策中起決定作用 ...

轉載自https://blog.csdn.net/lwwangfang/article/details/52355062 對於支持向量機，其是一個二類分類器，但是對於多分類，SVM也可以實現。主要方法就是訓練多個二類分類器。 一、多分類方式 1、一對所有（One-Versus-All OVA ...

引言 SVM做二分類問題很簡單明了，但是如何用二分類構建多分類問題，自己查找了部分資料，發現普遍分為兩種，一種是直接法，直接求解多目標函數優化問題，但這種方法計算量很大，不實用，另外一種是間接法，通過多個二分類來實現多分類，常見的有一對多和一對一兩種 最后針對 ...

從前面SVM學習中可以看出來，SVM是一種典型的兩類分類器。而現實中要解決的問題，往往是多類的問題。如何由兩類分類器得到多類分類器，就是一個值得研究的問題。 以文本分類為例，現成的方法有很多，其中一勞永逸的方法，就是真的一次性考慮所有樣本，並求解一個多目標函數的優化問題，一次性得到多個分類面 ...