基于svm的多分类器

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基于svm的多分类器

详 情 说 明

支持向量机(SVM)多分类器设计思路解析

SVM本质上是一个二分类器，但通过巧妙的设计可以扩展到多分类问题。本文介绍了一种基于DAG(有向无环图)的方法来组合多个二分类器，实现高效的多分类功能。

基本原理： 通过构建DAG结构，将多个二分类SVM组织成树状决策路径 每个节点都是一个二分类SVM，负责区分两个类别或类别组 从根节点开始，根据分类结果沿着相应分支前进，直到叶节点

实现要点： 采用经典的鸢尾花数据集进行训练和测试 使用MATLAB实现算法核心逻辑 包含完整的测试程序模块 每个二分类器独立训练，DAG结构提供决策路径

技术优势： 相比传统的一对一或一对多方法，DAG结构能显著减少分类计算量 决策路径清晰，分类效率高 保持了SVM在小样本、高维空间中的分类优势

使用建议： 对于类别数量较多的场景特别适用 可考虑结合交叉验证优化各个二分类器的参数 注意类别平衡问题，必要时采用数据增强技术

这种基于DAG的SVM多分类实现展示了如何通过组合简单分类器来解决复杂问题，体现了模块化设计的思想。