SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。 　　目前，构造SVM多类分类器的方法主要有两类 　　（1）直接法，直接在目标函数上进行修改，将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类。这种方法看似简单，但其计算复杂度比较高，实现起来比较困难，只适合用于小型问题中； 　　（2）间接法，主要是通过组合多个二分类器来实现多分类器的构造，常见的方法有one-against-one和one-against-all两种。

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本程序有数据集，有程序代码。本程序是将手写数字图像作为特征输入SVM，最终得到10分类，准确率约90%

svm多分类 该项目使用MNIST手写数字进行分类问题。在本教程中，我将使用带有原始像素特征的支持向量机（SVM）算法。该解决方案是用python编写的，使用scikit学习易用机器学习库。

为了使用支持向量机(SVM)算法进行多类分类，在SVM二分类基础上，提出使用排序算法中冒泡排序的思想进行SVM多类别数据分类。使用该方法在选取的UCI数据集进行实验，结果表明，在保证较高正确率的情况下，相对传统一对一的多分类方法，该方法较大幅地减少了分类时间，是一种应用性较强的SVM多类分类方法。

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使用词袋模型（bow）和svm对字符图片实现多分类

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一对一 一对多 的分类方法 初学者可以学习学习

对多分类支持向量机几种算法进行分析, 系统地比较了各种算法的性能