SVM（支持向量机）是一种二分类模型，但可以通过一些技巧扩展到多分类问题。以下是一些常见的SVM多分类方法：
One-vs-One（OvO）：将每个类别之间的所有可能的组合都训练一个二分类器，然后通过投票来确定最终的分类结果。
One-vs-All（OvA）：将每个类别与其他所有类别组合成一个二分类问题，然后训练一个二分类器。在测试时，选择具有最高置信度的分类器的输出作为最终的分类结果。
Hierarchical SVM：将类别分层，每个层级训练一个二分类器。在测试时，从根节点开始，根据分类器的输出逐步向下移动，直到到达叶节点。
Error-Correcting Output Codes（ECOC）：将每个类别编码为一个二进制码，然后训练多个二分类器来识别这些编码。在测试时，将测试样本的编码与训练样本的编码进行比较，选择具有最小汉明距离的编码对应的类别作为最终的分类结果。
这些方法各有优缺点，具体选择哪种方法取决于数据集的特点和实际需求。
Direct Multi-class SVM：直接将SVM扩展到多类别问题。这种方法使用一个单独的SVM模型来对所有类别进行分类，而不是使用多个二分类器。在这种方法中，每个类别都有一个对应的权重向量，用于将测试样本映射到相应的类别。这种方法的优点是可以避免OvO和OvA方法中的决策边界问题，但需要更多的计算资源和更长的训练时间。
Pairwise SVM：将多类别问题转化为多个二分类问题。这种方法将每个类别与其他所有类别组合成一个二分类问题，然后训练一个二分类器。在测试时，选择具有最高置信度的分类器的输出作为最终的分类结果。这种方法的优点是可以避免OvO和OvA方法中的类别不平衡问题，但需要更多的计算资源和更长的训练时间。
Multi-class SVM with Class Hierarchies：将类别分层，每个层级训练一个SVM模型。在测试时，从根节点开始，根据分类器的输出逐步向下移动，直到到达叶节点。这种方法的优点是可以处理大规模的多类别问题，但需要更多的计算资源和更长的训练时间。
总之，SVM多分类问题有多种解决方法，每种方法都有其优缺点和适用范围。在实际应用中，需要根据数据集的特点和实际需求选择最合适的方法。
