多类支持向量机分类器

资 源 简 介

多类支持向量机分类器

详 情 说 明

多类支持向量机分类器是基于树形图结构的支持向量机（D-SVM）实现，专门用于处理多类别分类问题。支持向量机（SVM）本身是强大的二分类器，但通过树形图的层级结构扩展，可以高效地实现多类判别。

该分类器主要包括两个核心功能：

Train_DSVM：负责模型训练阶段。它会根据输入数据构建树形图，并在每个节点上训练一个二分类SVM。这种层级训练方式可以降低多类问题的复杂度，同时保持较高的分类精度。

Classify_DSVM：用于执行分类预测。当新样本输入时，分类器会沿着树形图逐层进行二分类决策，最终确定其所属类别。这种自上而下的决策方式既提高了分类效率，又能有效减少传统"一对多"或"一对一"策略带来的分类偏差。

D-SVM的优势在于通过树形结构优化了多类分类的计算效率，尤其适合类别数量较大的场景。此外，树形图的构建方式（如基于类别相似性或层次聚类）可以进一步提升分类性能。