纠错输出编码的多类支持向量机

资 源 简 介

纠错输出编码的多类支持向量机

详 情 说 明

纠错输出编码（Error-Correcting Output Codes，ECOC）是一种将多类分类问题分解为多个二类分类问题的有效方法。该方法通过设计特定的编码矩阵（码本）来实现类别间的区分，当与支持向量机结合时，能够显著提升多类分类的准确率。

在典型的ECOC框架中，首先需要构建一个码本矩阵，其中每一行代表一个类别的编码，每一列对应一个二元分类器。对于7-15类的中等规模分类问题，完全随机的码本设计策略展现出独特优势。这种随机性能够保证编码间的差异性，从而提高纠错能力。

随机编码的关键特性在于：每个类别的编码向量具有足够的汉明距离，这使得在预测过程中即使个别二类分类器出错，系统仍能通过投票机制正确识别类别。对于7-15类的场景，码本长度通常设计为log₂(n_classes)到2n_classes之间，以平衡计算开销和分类精度。

实际应用时需要注意：随机码本虽然实现简单，但可能产生冗余的分类器。为提高效率，建议通过蒙特卡洛方法生成多个候选码本，选择其中类别间距离方差最小的方案。该方法在文本分类、图像识别等中等规模多类任务中，相比传统的"一对多"方法可提升3-8%的准确率。