支持向量机一对多分类策略的原理

支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的分类算法，它的分类策略可以使用一对多（One-vs-All）的方式来实现多类别分类。

一对多的分类策略是将多个类别看作是一类和其余类别的二元分类问题，具体实现步骤如下：

1. 对于有K个类别的问题，每次选择一个类别作为正类，将其余K-1个类别作为负类，得到K个二元分类模型。

2. 对于每个二元分类模型，利用SVM算法学习得到一个分类超平面，该超平面将正类和负类分开。

3. 对于一个新的样本，将其分别输入到K个分类模型中，得到K个分类结果。

4. 选择具有最大分类得分的类别作为最终分类结果。

在实际应用中，SVM一对多分类策略常用于解决多类别分类问题，如手写数字识别、图像分类、文本分类等。