支持向量机用于多类模式的分类

资 源 简 介

支持向量机用于多类模式的分类

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，最初设计用于二分类问题，但通过扩展可以有效地解决多类模式的分类任务。在MATLAB环境下实现SVM多类分类既高效又便捷，尤其适合需要快速验证模型效果的场景。

多类分类通常通过两种主要策略实现： 一对一（One-vs-One）：为每两个类别训练一个二分类SVM，最终通过投票机制决定样本类别。 一对多（One-vs-All）：为每个类别训练一个二分类SVM，判断样本是否属于该类别，最终选择置信度最高的类别。

MATLAB的统计和机器学习工具箱提供了内置函数（如`fitcecoc`）来简化多类SVM的实现。这些函数自动处理策略选择、核函数（如线性、高斯）的配置以及超参数优化，大幅降低了代码复杂度。

对于模式识别任务，SVM的优势在于其最大化分类间隔的数学特性，尤其适合高维数据和小样本场景。结合MATLAB的矩阵运算优化，即使是大规模的多类分类问题也能迅速求解。