支持向量机的多类分类

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）最初设计用于二分类任务。但在处理多类分类问题时，有几种策略可供选择：

1. **一对一（One-vs-One, OVO）**：这种方法将多类问题分解成多个二分类问题，对每一对类别构建一个SVM模型，然后预测一个类别的胜者。如果有多数派别支持某个类别，就认为它是胜出的那个。

2. **一对一（One-vs-Rest, OVR）**：每个类别都建立一个独立的SVM模型，用来区分该类别与其他所有类别的数据。最后通过投票机制确定最可能是哪一类。

3. **线性组合（Linear Combination, LC）**：训练一个单个SVM模型，利用核函数技巧将数据映射到高维空间，并通过加权多数类来进行预测。这里的权重可以由正则化参数控制。

4. **多标签SVM（Multi-label SVM）**：有些SVM库直接支持多标签分类，允许模型同时标记多个类别。

5. **嵌入式多类SVM（Embedded Multiclass SVM）**：如Nu-SVM和ECCO等变种，它们在优化目标函数时就考虑了多类分类问题，不需要额外的转换步骤。

在实际应用中，OVR方法由于其简单性和效率而被广泛采用，但最终选择哪种方法取决于问题的具体情况和所使用的工具包的功能。