​多分类孪生支持向量机

资 源 简 介

​多分类孪生支持向量机

详 情 说 明

多分类孪生支持向量机建立在传统二分类孪生支持向量机的基础上，通过OneVsOne策略扩展为多分类模型。其核心思想是将多分类问题分解为多个独立的二分类子问题，每个子任务训练一个针对两类样本的孪生支持向量机。

与传统SVM不同，孪生支持向量机在二分类阶段通过构建两个非平行超平面来分别逼近正负类样本，这种结构对非平衡数据具有更好的适应性。在多分类场景中，采用OneVsOne策略需要为每对类别组合训练一个二分类器，最终通过投票机制确定样本的所属类别。

这种方法虽然增加了训练的二分类器数量（对于K类问题需训练K(K-1)/2个模型），但由于每个子模型仅处理两类数据，训练复杂度相对可控。同时，孪生结构的引入使得模型在面对类别分布差异大的数据时，仍能保持较好的分类边界泛化能力。