OVO方法构建支持向量机的优点

OVO（One-vs-One）方法是一种支持向量机分类器中常用的多类别分类方法。与其他多类别分类方法相比，OVO方法具有以下优点：

1. OVO方法可以将多类别问题转化为多个二分类问题，这样可以简化分类器的设计和实现过程。

2. OVO方法可以避免类别不平衡问题，因为每个二分类器只需要处理两个类别之间的差异。

3. OVO方法的分类效果相对较好，因为它可以对不同的类别之间建立更加准确的分类模型。

4. OVO方法可以利用更多的训练样本来训练分类器，因为每个二分类器只需要用到一部分训练样本。

5. OVO方法可以适用于任意数量的类别，因为每个二分类器只需要处理两个类别之间的差异，而不需要考虑其他类别的影响。