svm实现多类分类

资 源 简 介

svm实现多类分类

详 情 说 明

SVM（支持向量机）通常用于二分类问题，但在实际应用中经常需要处理多类分类任务。MATLAB提供了多种实现方式，主要包括以下几种经典算法：

一对多（OAA）算法： 这是最简单的多类扩展方法，通过为每个类别单独训练一个二分类器。预测时选择具有最高决策函数值的类别。优点是实现简单，但可能存在类别不平衡问题。

一对一（OAO）算法： 为每两个类别训练一个二分类器，最终通过投票机制决定类别归属。虽然需要训练更多分类器（n*(n-1)/2个），但通常能获得更好的分类效果。

BSVM2算法： 改进的SVM多类分类方法，通过优化目标函数直接解决多类问题。这种方法在理论上更加严密，计算复杂度也相对较高。

MATLAB实现时需要注意数据预处理步骤，包括特征标准化和参数调优。核函数的选择（线性/高斯/多项式）会显著影响分类性能。对于大规模数据集，可以采用分层抽样或并行计算来提升训练效率。

实际应用中建议先尝试OAA方法作为基线，再根据分类效果和计算资源考虑更复杂的算法。交叉验证是评估模型性能的必要步骤，特别要注意各类别的分类精度是否均衡。