支持向量机SVM详解——多类别样本分类
需要分成几类就需要几个分类器，训练几个SVM，哪一个得到的概率最高就属于哪一个类别。例如上图，我们只需要训练A和非Ａ，Ｂ和非Ｂ，Ｃ和非C三个分类器。
将A,B,C两两组合进行二分类，最后通过记票的方式看看数据被分为哪个类别的次数最多，就认为数据属于该类别，复杂度高，一般情况下使用OVR（把数据分为是这个类别和不是这个类别进行分类）
需要分成几类就需要几个分类器，训练几个SVM，哪一个得到的概率最高就属于哪一个类别。例如上图，我们只需要训练A和非Ａ，Ｂ和非Ｂ，Ｃ和非C三个分类器。
将A,B,C两两组合进行二分类，最后通过记票的方式看看数据被分为哪个类别的次数最多，就认为数据属于该类别，复杂度高，一般情况下使用OVR（把数据分为是这个类别和不是这个类别进行分类）