多元多分类 那种分类方法好（k，决策树，逻辑，svm等等）

多元多分类问题可以使用多种分类方法进行处理，不同的方法各有优缺点。下面是几种常见的分类方法及其特点：

1. K近邻算法

K近邻算法是一种简单有效的分类算法，它的基本思想是将新数据点的类别归为其 K 个最近邻数据点中出现次数最多的类别。优点是简单易懂，无需训练模型，但是需要大量的计算和存储空间。

2. 决策树算法

决策树算法是一种基于树结构的分类算法，它的基本思想是通过对输入数据逐个进行测试，最终得出一个分类决策。优点是易于理解和实现，可以处理多分类问题，但是容易过拟合。

3. 逻辑回归算法

逻辑回归算法是一种基于概率的分类算法，它的基本思想是通过分析输入数据与输出数据之间的关系，得出一个分类模型。优点是易于理解和实现，可以进行概率预测和解释，但是容易受到异常值的影响。

4. 支持向量机算法

支持向量机算法是一种基于最大间隔原理的分类算法，它的基本思想是在输入数据空间中寻找一个最优超平面，将输入数据分为两个类别。优点是可以处理高维数据，具有鲁棒性和泛化能力，但是需要调整参数和选择核函数。

综上所述，不同的分类方法各有优缺点，具体选择哪种方法还需要根据实际情况进行评估和测试。