SVM如何解决多分类问题

最新推荐文章于 2025-10-19 00:13:31 发布
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#机器学习 #svm #keepreder #多分类 #数据挖掘

SVM通常用于两类分类，但在多类问题中，可以通过一对一、一类对其余和DAG（有向无环图）方法进行扩展。一对一方法虽然分类器数量较多，但在训练阶段时间更短，DAG SVM通过精心设计的分类顺序减少分类器使用，提高效率。然而，所有方法都存在错误累积问题，DAG SVM在理论上限制了错误累积的上限。

      从 SVM的那几张图可以看出来，SVM是一种典型的两类分类器，即它只回答属于正类还是负类的问题。而现实中要解决的问题，往往是多类的问题（少部分例外，例如垃圾邮件过滤，就只需要确定“是”还是“不是”垃圾邮件），比如文本分类，比如数字识别。如何由两类分类器得到多类分类器，就是一个值得研究的问题。

 

      还以文本分类为例，现成的方法有很多，其中一种一劳永逸的方法，就是真的一次性考虑所有样本，并求解一个多目标函数的优化问题，一次性得到多个分类面，就像下图这样：


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物理小乾乾
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