多类SVM转换成二类SVM,什么是SVM

多类SVM转换成二类SVM,什么是SVM

SVM是一种典型的二类分类器，是采用最大间隔化策略来确定特征空间中最优超平面的，也就是说它只能回答属于正类还是负类的问题。而现实中要解决的往往是多类分类支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。超平面一个超简单的平面：自由

1、通过构造多个SVM二值分类器并将让它们组合起来实现多类分类，例如one-against-rest, one-against-one和DA GSVM. 虽然这三种方法是当前最常用且性能较优的，并根据本体自动扩充任务的特点，设计了一个基于本体概念结构的SVM多类分类分解方法，利用本体的概念结构信息将多类分类问题按层次分解成多个二类分类问题，以

在理解二类分类SVM后，多类分类SVM也不难理解。本文对多类分类SVM做简单介绍，内容如下：多类分类问题成对分类方法(one-against-one, pairwise classification) 一类对余类(one-agaiSVM是一种典型的二类分类器，是采用最大间隔化策略来确定特征空间中最优超平面的，也就是说它只能回答属于正类还是负类的问题。而现实中要解决的往往是多类分类问题，如何将一个二类分

SVM方法是20世纪90年代初Vapnik等人根据统计学习理论提出的一种新的机器学习方法，它以结构风险最小化原则为理论基础，通过适当地选择函数子集及该子集中的判别函数，使学习机多类SVM分类算法研究和改进.doc,多类SVM分类算法研究和改进摘要：介绍分析了SVM基础理论和目前多类SVM分类算法及其优缺点，提出了一种边界向量抽取算法，并基于

⊙▽⊙ 在文件Classification_LS_SVMlab.m 的第42 行：codefct = 'code_MOC',就是设置由二类到多类编码参数。当第42 行改写成codefct ='code_OneVsAll',再去掉第53 行最后的引号SVMModel = fitcsvm(X,Y,'KernelFunction','rbf', 'Standardize',true,'ClassNames',{'negClass','posClass'}); 输入是：X - 预测变量数据的矩阵，其中每行是一个观测值，每列是一个预测变量。Y