基于svm解决多分类问题的算法

支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习算法，在解决二分类问题中表现出色。而对于多分类问题，SVM同样可以进行处理。本文将介绍基于SVM解决多分类问题的算法。

在SVM中，将分类问题转换为寻找最大间隔的超平面。但是，多分类问题中存在多个类别，没有单一的超平面可以很好地区分所有类别。因此，需要引入一些技巧扩展SVM以处理多类别。以下是一些常见的方法：

1. 一对一（One-vs-One）：将多类别问题转化为二类别问题。每次将两个类别之间的判别决策确定一个分类器。在测试时，采用投票机制确定样本所属的类别。

2. 一对其余（One-vs-Rest）：同样将多类别问题转化为二类别问题，但是每次将一个类别作为正类，其余类别作为负类。在测试时，将测试样本分别放入所有二分类器中测定其概率，最终归入投票数最多的类别。

3. 层次分类法（Hierarchical Classification）：将多类别划分成若干个层次，每个层次处理一部分类别的分类问题。逐层递进，最后形成总体的分类结果。

这些方法都是基于SVM的多分类问题解决方案，可以根据实际需求选取合适的方法。注意到这些方法相对二分类问题，都会生成更多的分类器，在实际应用时需要考虑时间和空间的限制。