svm作為判別模型(discriminative model)中所使用的典型方法，其產生是為2分類問題設計的
svm多分類效果不佳，目前是svm研究的熱點之一。libsvm用的是one- versus-one法。
簡介：一對一法（one-versus-one,簡稱ovo svms或者pairwise）。其做法是在任意兩類樣本之間設計乙個svm，因此k個類別的樣本就需要設計k(k-1)/2個svm。當對乙個未知樣本 進行分類時，最後得票最多的類別即為該未知樣本的類別。libsvm中的多類分類就是根據這個方法實現的。
還是假設有四類a,b,c,d 四類。在訓練的時候我選擇a,b; a,c; a,d; b,c; b,d;c,d所對應的向量作為訓練集，然後得到六個訓練結果，在測試的時候，把對應的向量分別對六個結果進行測試，然後採取投票形式，最後得到一組結 果。
投票是這樣的.
a=b=c=d=0;
(a, b)-classifier 如果是a win,則a=a+1;otherwise,b=b+1;
(a,c)-classifer 如果是a win,則a=a+1;otherwise, c=c+1;
...(c,d)-classifer 如果是a win,則c=c+1;otherwise,d=d+1;
the decision is the max(a,b,c,d)
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