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。
SVM作为判别模型(discriminative model)中所使用的典型方法，其产生是为2分类问题设计的
svm多分类效果不佳，目前是svm研究的热点之一。libsvm用的是one- versus-one法。
简介：
.一对一法（one-versus-one,简称OVO SVMs或者pairwise）。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。
还是假设有四类A,B,C,D 四类。在训练的时候我选择A,B; A,C; A,D; B,C; B,D;C,D所对应的向量作为训练集，然后得到六个训练结果，在测试的时候，把对应的向量分别对六个结果进行测试，然后采取投票形式，最后得到一组结 果。
投票是这样的.
A=B=C=D=0;
(A, B)-classifier 如果是A win,则A=A+1;otherwise,B=B+1;
(A,C)-classifer 如果是A win,则A=A+1;otherwise, C=C+1;
...
(C,D)-classifer 如果是A win,则C=C+1;otherwise,D=D+1;
The decision is the Max(A,B,C,D)