Abstract-Support vektor maskiner (SVMs) ursprungligen utformats för binär klassificering. Hur man effektivt utökar den för klassificering i flera klasser är fortfarande en pågående forskningsfråga. Flera metoder har föreslagits där vi vanligtvis konstruerar en flerklassig klassificerare genom att kombinera flera binära klassificerare. Vissa författare föreslog också metoder som tar hänsyn till alla klasser samtidigt. Eftersom det är dyrare att beräkna för att lösa problem i flera klasser har man inte gjort några seriösa jämförelser av dessa metoder med hjälp av storskaliga problem. Speciellt för metoder som löser flera klasser SVM i ett steg, ett mycket större optimeringsproblem krävs så hittills experiment är begränsade till små datamängder. I detta dokument ger vi sönderfallsimplementationer för två sådana "sammanhängande" metoder. Vi jämför sedan deras prestanda med tre metoder baserade på binära klassificeringar: "one-mot-all", "one-mot-one", och riktade acyklisk graf SVM (DAGSVM). Våra experiment visar att metoderna "en mot en" och DAG är mer lämpliga för praktisk användning än de andra metoderna. Resultaten visar också att för stora problem metoder genom att beakta alla data på en gång i allmänhet behöver färre stöd vektorer.
Dessa multi-klass SVM-metoder har jämförts i REF, och det visas att en-mot-en metod är mer lämplig praktiskt sett i fråga om hastighet och noggrannhet.
A Comparison of Methods for Multiclass Support Vector Machines
{'venue': 'IEEE TRANS. NEURAL NETWORKS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}