libsvm的多分类策略

SVM是一个二分类器，当遇到多类别的时候，一般采取如下两种策略。 a.一对多法（one-versus-rest,简称1-v-r SVMs）。训练时依次把某个类别的样本归为一类,其他剩余的样本归为另一类，这样k个类别的样本就构造出了k个SVM。分类时将未知样本分类为具有最大分类函数值的那类。 b.一对一法（one-versus-one,简称1-v-1
SVMs）。其做法是在任意两类样本之间设计一个SVM，因此k个类别的样本就需要设计k(k-1)/2个SVM。当对一个未知样本进行分类时，最后得 票最多的类别即为该未知样本的类别。Libsvm中的多类分类就是根据这个方法实现的