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资 源 简 介

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详 情 说 明

支持向量机(SVM)是一种强大的监督学习算法，最初设计用于解决二分类问题。当面对多分类任务时，我们需要采用特殊策略来扩展其功能。一对一(One-vs-One)是其中最常用的多分类方法之一。

一对一策略的核心思想是将多分类问题分解为多个二分类子问题。对于一个包含N个类别的数据集，该方法会为每对不同的类别训练一个二分类SVM模型，总共产生N*(N-1)/2个分类器。例如在处理10分类问题时，需要训练45个独立的SVM模型。

在MATLAB环境下实现时，我们可以利用内置的fitcsvm函数来构建每个二分类器。关键在于如何组织训练数据和设计分类决策机制。对于每个类别对，我们需要从原始数据中筛选出相应的样本子集进行训练。

预测阶段需要采用投票机制来决定最终类别。将测试样本输入所有二分类器进行预测，每个分类器的投票结果会累积到对应类别上，最终选择获得最多投票的类别作为预测结果。这种策略虽然增加了计算复杂度，但通常能获得较好的分类性能。

MATLAB的优势在于其矩阵运算能力和丰富的机器学习工具箱，这使得一对一多分类SVM的实现变得相对高效。特别是对于中等规模的数据集，这种方法能够提供可靠的分类性能。