模式识别中的一对一多类分类器

资 源 简 介

模式识别中的一对一多类分类器

详 情 说 明

在模式识别领域，一对一（One-vs-One）策略是一种经典的多类分类方法，尤其常与支持向量机（SVM）结合使用。当面对超过两个类别的分类任务时，传统的二分类算法需要特殊处理才能扩展其能力，而一对一策略提供了高效的解决方案。

一对一策略的核心思路是：为每对不同的类别训练一个独立的二分类器。例如对于一个具有K个类别的问题，需要训练K×(K-1)/2个分类器。当进行预测时，所有分类器对样本进行投票，得票最多的类别即为最终预测结果。这种方法的优势在于每个子问题只需关注两类样本的区分，回避了多类样本分布复杂性的干扰。

在支持向量机中的应用尤其典型，因为SVM本质是二分类模型。通过一对一策略，可以保持SVM在最优分隔超平面寻找上的优势，同时通过组合多个二分类器实现多类判别。相比一对多（One-vs-Rest）策略，一对一方法在类别数量较多时通常能获得更好的精度，因为每个分类器的训练集更聚焦。